[发明专利]联邦学习的中毒攻击检测方法、装置及设备在审
申请号: | 202011463000.7 | 申请日: | 2020-12-11 |
公开(公告)号: | CN112528281A | 公开(公告)日: | 2021-03-19 |
发明(设计)人: | 陈晋音;张龙源;吴长安;刘涛;宣琦 | 申请(专利权)人: | 浙江工业大学 |
主分类号: | G06F21/56 | 分类号: | G06F21/56;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
代理公司: | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人: | 曹兆霞 |
地址: | 310014 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 本申请提供一种联邦学习的模型中毒攻击检测方法、装置及设备,涉及人工智能技术领域。该方法包括:接收参与联邦学习的至少一个终端设备发送的终端设备侧模型的模型参数;根据各终端设备侧模型的模型参数进行聚合处理,得到服务器侧的聚合模型;对聚合模型进行反演,得到聚合模型的反演数据集;根据聚合模型的反演数据集生成中毒补丁;根据中毒补丁,确定聚合模型是否是正常模型。该方法可以保证对联邦学习的模型中毒攻击检测的效率,还可以保证各终端设备中的本地数据的安全隐私。 | ||
搜索关键词: | 联邦 学习 中毒 攻击 检测 方法 装置 设备 | ||
【主权项】:
暂无信息
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