[发明专利]一种可防御后门攻击的联邦学习图像分类方法在审
| 申请号： | 202210036245.4 | 申请日： | 2022-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN114494771A | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 翟弟华;王永康;夏元清;詹玉峰;邹伟东;刘坤;戴荔;吴楚格;郭泽华;李怡然;张元;张金会;闫莉萍;孙中奇;崔冰;高寒;杨辰;王力;史运涛;董哲 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学;北方工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/74;G06V10/762;G06V10/77;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人： | 代丽 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种可防御后门攻击的联邦学习图像分类方法，采用矩阵降维和聚类算法对Worker节点提交的梯度进行处理，最后选择正常的Worker节点提交的梯度参与聚合，从而完全避免了后门植入全局模型的可能性，此外，本发明所用的方法是一种无监督方法，适用于联邦学习场景，可广泛应用在联邦学习防御中，提高联邦学习的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 防御 后门 攻击 联邦 学习 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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