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龍圖騰網獲悉西安電子科技大學申請的專利一種針對拜占庭攻擊的車聯網聯邦學習防御方法、存儲介質和電子設備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：CN116527336B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202310409186.5，技術領域涉及：H04L9/40；該發明授權一種針對拜占庭攻擊的車聯網聯邦學習防御方法、存儲介質和電子設備是由付宇釧;唐鑫龍;李長樂設計研發完成，并于2023-04-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種針對拜占庭攻擊的車聯網聯邦學習防御方法、存儲介質和電子設備在說明書摘要公布了：本發明公開了一種針對拜占庭攻擊的車聯網聯邦學習防御方法，包括：從M個客戶端中隨機挑選K個客戶端，服務器端為選中的K個客戶端下發初始全局模型；選中的K個客戶端在本地訓練初始全局模型，并將訓練完成后更新的模型參數上傳至服務器端；服務器端獲取每個客戶端的本地模型對全局模型的基尼增益；根據基尼增益檢測惡意客戶端的數量和編號；服務器端得到惡意客戶端數量和編號后將所有惡意客戶端篩除，聚合剩余良好客戶端的本地模型得到全局模型；去除惡意客戶端后隨機挑選K個客戶端重復上述步驟，直至篩出所有惡意客戶端。本發明可以在不知道惡意客戶端數量的前提下檢測出所有惡意客戶端，提升了全局自動駕駛模型的準確性和收斂性。

本發明授權一種針對拜占庭攻擊的車聯網聯邦學習防御方法、存儲介質和電子設備在權利要求書中公布了：1.一種針對拜占庭攻擊的車聯網聯邦學習防御方法，其特征在于，包括： S1：從M個客戶端中隨機挑選K個客戶端參與全局迭代，服務器端為選中的所述K個客戶端下發初始全局模型； S2：選中的所述K個客戶端在本地訓練所述初始全局模型，并將訓練完成后更新的模型參數上傳至所述服務器端； S3：服務器端獲取所有K個客戶端中每個客戶端的本地模型對全局模型的基尼增益； S4：根據每個客戶端的本地模型對全局模型的基尼增益檢測惡意客戶端的數量和編號； S5：服務器端得到惡意客戶端數量和編號后將所有惡意客戶端篩除，聚合剩余良好客戶端的本地模型得到全局模型； S6：從M個客戶端中去除所有惡意客戶端后再次隨機挑選K個客戶端，重復步驟S1至S5，直至篩出所有惡意客戶端； 所述S4包括： S4.1：將所有客戶端的基尼增益組成集合，并對集合中每個客戶端的基尼增益進行由大到小排序得到集合； S4.2：對中相鄰兩個客戶端之間的基尼增益作差并取絕對值，得到相鄰客戶端之間的基尼增益差值集合=，其中： 其中，表示中第k個值，表示中第k+1個值； S4.3：根據所述基尼增益差值集合判斷所有K個客戶端中是否存在惡意客戶端； S4.4：獲取惡意客戶端的數量及編號。

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西安電子科技大學，其通訊地址為：710071 陜西省西安市太白南路2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”。