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龍圖騰網獲悉暨南大學;廣州信息技術研究所申請的專利基于聯邦學習系統的公平性和魯棒性評估方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119988165B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510054322.2，技術領域涉及：G06F11/34；該發明授權基于聯邦學習系統的公平性和魯棒性評估方法及裝置是由古天龍;江炅輝;郝峰銳;劉遠峰設計研發完成，并于2025-01-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于聯邦學習系統的公平性和魯棒性評估方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了基于聯邦學習系統的公平性和魯棒性評估方法及裝置，包括：中央服務器向客戶端集合發布全局模型，正常客戶端對全局模型進行訓練，生成本地模型參數；測試客戶端對全局模型進行擾動，構建擾動模型，通過雙層投影機制對擾動模型進行優化，得到擾動模型參數；中央服務器對本地模型參數和擾動模型參數進行聚合，對本地模型參數進行聚合，得到第一全局模型和第二全局模型，進行若干通信輪次的模型發布、模型參數聚合過程，對單通信輪次或若干通信輪次后的第一全局模型和第二全局模型進行評價，得到公平性和魯棒性評估結果。通過上述技術方案，本發明對聯邦學習系統提供更有效的公平和魯棒性能評估，保障全局模型在不同任務環境中的準確率。

本發明授權基于聯邦學習系統的公平性和魯棒性評估方法及裝置在權利要求書中公布了：1.基于聯邦學習系統的公平性和魯棒性評估方法，其特征在于，包括： 中央服務器向客戶端集合發布全局模型，其中客戶端集合中包括正常客戶端和測試客戶端； 所述正常客戶端對全局模型進行訓練，生成本地模型參數； 所述測試客戶端對全局模型進行擾動，構建擾動模型，并通過雙層投影機制對擾動模型進行優化，得到擾動模型參數； 中央服務器對本地模型參數和擾動模型參數進行聚合，并對本地模型參數進行單獨聚合，得到第一全局模型和第二全局模型； 進行若干通信輪次的模型發布、模型參數聚合過程，對單通信輪次或若干通信輪次后的第一全局模型和第二全局模型進行評價，得到公平性和魯棒性評估結果； 通過雙層投影機制對所述擾動模型進行優化，其中所述雙層投影機制包括規模投影和方向投影，其中，通過規模投影控制所述擾動模型的參數優化范圍，通過方向投影控制所述擾動模型的參數優化方向，所述規模投影基于上界投影函數和下界投影函數進行投影，所述方向投影基于上界投影函數進行投影； 在所述規模投影中通過投影函數進行計算過程包括： 在所述方向投影中通過投影函數進行計算過程包括： 其中，為消除因子，用于設置對聚合中正常模型更新參數的影響程度，為 平均函數，表示參考模型更新參數集合的平均值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人暨南大學;廣州信息技術研究所，其通訊地址為：510632 廣東省廣州市天河區黃埔大道西601號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。