[发明专利]一种联邦学习模型投毒防御方法、终端及存储介质在审
| 申请号： | 202211000977.4 | 申请日： | 2022-08-19 |
| 公开（公告）号： | CN115456192A | 公开（公告）日： | 2022-12-09 |
| 发明（设计）人： | 刘洋;刘亲博;田宇琛;王轩;张伟哲;漆舒汉;蒋琳;吴宇琳 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学（深圳） |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 | 代理人： | 双瑞晨;王永文 |
| 地址： | 518055 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种联邦学习模型投毒防御方法、终端及存储介质，方法包括：根据各局部模型增量的范数及对应的数据集选择匹配的裁剪阈值，并根据选择的裁剪阈值对对应的局部模型增量进行自适应裁剪；根据裁剪后的局部模型增量确定当前全局模型增量的符号特征，并根据确定的当前全局模型增量的符号特征计算裁剪后的局部模型对应的选择系数；根据计算的选择系数将各裁剪后的局部模型进行选择性聚合，得到全局模型；本发明可以有效地防御标签翻转缩放攻击、符号翻转攻击、最小化最大距离攻击等模型投毒攻击手段，能够帮助中心服务器在不收集客户端原始数据、不加剧客户端本地计算量的情况下完成对本地模型的聚合，增强联邦学习框架的可靠性和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 联邦 学习 模型 投毒 防御 方法 终端 存储 介质 | ||
【主权项】：
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