专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种防御数据投毒攻击的联邦学习方法-CN202310389952.6在审
  • 周俊;施举红;杨煜清;王欣;吴利伟;李宜瑶;薛培君 - 北京邮电大学
  • 2023-04-12 - 2023-07-07 - G06N3/098
  • 本发明提出一种防御数据投毒攻击的联邦学习方法,包括,获取包含客户端中数据全部特征分布的共享数据集;根据客户端的本地数据集对模型F进行训练,其中模型F用于学习本地数据集中样本特征和目标向量之间的关系;根据客户端的本地数据集对模型G进行预训练,根据共享数据集对模型G′进行预训练,其中模型G和G′用于学习模型F个性化层参数和向量c之间的关系;获取客户端的本地数据量、向量c、模型F参数以及模型F输出的个性化层参数通过模型G的输出V;将个性化层参数作为模型G′的输入,得到输出V′,计算L=||V′‑V||,根据L判断客户端是否存在数据投毒攻击或梯度攻击,通过服务器对恶意客户端的模型参数赋予较低的权值减轻数据投毒攻击和针对模型参数攻击的影响。
  • 一种防御数据投毒攻击联邦学习方法

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