[发明专利]一种基于长短梯度值的联邦学习恶意客户端检测方法在审
| 申请号： | 202310627992.X | 申请日： | 2023-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN116662997A | 公开（公告）日： | 2023-08-29 |
| 发明（设计）人： | 孙永亮;吴雪峰 | 申请（专利权）人： | 南京工业大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06N20/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 211816 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于长短梯度值的联邦学习恶意客户端检测方法。首先该方法引入了长短梯度值用于检测恶意客户端和不可靠客户端，短梯度值用于平滑训练客户端的本地梯度值，可以消除单轮本地梯度值的随机性，长梯度值是记录所有时间内本地梯度值的总和，可以反映训练客户端的累积影响。同时，本发明考虑了符号翻转、附加噪声、单标签翻转和多标签翻转等攻击类型，分类型进行检测，可以区分恶意客户端的目标攻击和无目标攻击。本发明提供的方法用于检测联邦学习的恶意客户端，从而保证联邦学习的学习安全。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 长短 梯度 联邦 学习 恶意 客户端 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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