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龍圖騰網獲悉云南師范大學申請的專利一種可防御后門攻擊的云邊端協同決策方法及其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：CN120474852B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202510984115.7，技術領域涉及：H04L9/40；該發明授權一種可防御后門攻擊的云邊端協同決策方法及其裝置是由夏躍龍;劉文杰;李繼超;楊靖;仝一航;孫小棣設計研發完成，并于2025-07-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種可防御后門攻擊的云邊端協同決策方法及其裝置在說明書摘要公布了：本發明涉及一種可防御后門攻擊的云邊端協同決策方法及其裝置，屬于云邊端協同邊緣計算領域。該方法首先利用數據轉換器將各終端上傳的可能受后門攻擊污染的數據進行轉換，以消除毒化數據的影響；其次，校正映射器對各邊緣私有模型預測存在的異常后門行為進行校正和映射，以確保決策的準確性和可靠性；隨后，各邊緣節點使用聯邦可信優化算法對數據轉換器和校正映射器進行參數更新；最后，云端聚合器使用動態感知選擇策略對邊緣節點上傳的參數進行聚合更新，并下發用于下一輪訓練，如此交互以實現高效且安全的云邊端協同決策。本發明主要利用數據轉換器、校正映射器和云端聚合器三大核心模塊，以增強云邊端協同計算的安全性和魯棒性。

本發明授權一種可防御后門攻擊的云邊端協同決策方法及其裝置在權利要求書中公布了：1.一種可防御后門攻擊的云邊端協同決策方法，其特征在于，所述可防御后門攻擊的云邊端協同決策方法包括： S1：對各終端上傳的可能受后門攻擊污染的數據使用數據轉換器進行轉換，消除毒化數據的影響； S2：對得到的轉換數據使用邊緣節點私有模型進行預測，獲得不確定預測結果； S3：對獲得的不確定預測結果，使用校正映射器進行校正和映射，獲得決策結果； S4：對獲得的決策結果，各邊緣節點使用聯邦可信優化算法對數據轉換器和校正映射器進行參數更新； S5：對各邊緣節點上傳的更新后的數據轉換器和校正映射器參數，通過云端聚合器使用動態感知選擇策略進行聚合更新，并下發用于下一輪訓練，如此交互以實現云邊端協同決策； 所述S4對獲得的決策結果，各邊緣節點使用聯邦可信優化算法對數據轉換器和校正映射器進行參數更新，步驟包括： S4.1：各邊緣節點使用聯邦可信優化算法對數據轉換器和校正映射器進行優化，所述聯邦可信優化算法為基于對比和校正知識蒸餾的聯邦可信算法，具體為： 基于各邊緣節點的私有模型對毒化數據集進行預測，得到私有模型預測的偽標簽； 根據偽標簽將樣本分為正樣本集合和負樣本集合，所述正樣本集合包含與目標樣本預測結果相同的其他樣本，所述負樣本集合包含預測結果不同的樣本； 設計損失函數，所述損失函數包括對比損失和校正知識蒸餾損失，并基于正樣本集合和負樣本集合對模型進行優化，從而選擇可信的對比樣本來調節數據轉換器和校正映射器參數，以增強后門防御； S4.2：基于優化結果對數據轉換器和校正映射器進行參數更新。

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云南師范大學，其通訊地址為：650500 云南省昆明市呈貢區聚賢街768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”。