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龙图腾网获悉绍兴文理学院申请的专利一种端边协同环境下联邦学习任务可信卸载系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115633062B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211241860.5，技术领域涉及：H04L67/12；该发明授权一种端边协同环境下联邦学习任务可信卸载系统及方法是由刘建华;李明禄设计研发完成，并于2022-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种端边协同环境下联邦学习任务可信卸载系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种端边协同环境下联邦学习任务可信卸载方法及系统，本发明优化可信的双侧协同卸载策略，提高边缘联邦学习任务卸载的服务质量。本发明针对卸载链路和边缘缓存所受到的双侧智能DDoS攻击，建立卸载链路信道攻击感知模型和边缘缓存受攻击感知模型，并形式化双侧智能DDoS攻击下，任务卸载分发延迟和能量约束的服务质量保证模型。本发明为模型化多个智能设备的任务卸载链路和多个边缘节点缓存受双侧智能DDoS攻击时，协作卸载的演化行为，本发明设计演化博弈模型来捕获智能设备任务分发策略和边缘节点的模型数据缓存策略的动态性，通过分析演化稳定策略，从而获得在能量约束和缓存约束下自适应的可信卸载策略。本发明在双侧智能DDoS攻击下，通过在双侧节点部署IDS共享可信状态空间信息，估计可信状态和协作博弈效用，提出基于演化博弈的双侧协作卸载优化算法。

本发明授权一种端边协同环境下联邦学习任务可信卸载系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种端边协同环境下联邦学习任务可信卸载系统，其特征在于，包括以下步骤： 1双侧智能DDoS攻击下，智能设备观测其可信状态空间Γs＝{H0,H1}和边缘节点观测其可信状态空间Γe＝{D0,D1}协作调节其任务卸载策略，在不同的可信状态空间下计算演化博弈效用，使得双侧进行协作的博弈参与者在一段时间的协作交互后达到一个任务卸载的演化策略均衡；在均衡状态时，未受攻击的智能设备采取策略行动为κ，受攻击的智能设备采用策略行动为受攻击的边缘节点也不需要分配缓存，未受攻击的边缘节点分配缓存来存储联邦学习任务模型； 2根据步骤1获得的最优智能设备卸载任务分发行动和边缘节点卸载任务缓存行动； 在满足约束条件前提下，步骤2所述获得的最优卸载任务分发策略、缓存策略来最小化所有智能设备的卸载成本，最小化所有智能设备的卸载成本即为优化模型；智能设备侧所有设备的总的成本记作： 其中，表示智能设备集合，表示边缘联邦节点集合；约束a表示在双侧智能DDoS攻击下，卸载任务的分发时间和缓存时间不超过最大的完成时间且Dm表示联邦学习任务模型数据大小，在卸载链路攻击感知模块中，在时间隙t智能设备m向边缘节点卸载任务的传输率为： 其中，表示信道带宽，智能设备卸载任务传输决策 表示智能设备传输卸载任务到边缘节点，否则表示不传输；表示智能设备卸载任务到边缘节点使用的传输功率；表示智能设备卸载任务到边缘节点的信道增益；σ2表示高斯噪声；Jmn表示移动智能设备卸载任务到边缘节点的过程中，智能DDoS攻击者对链路信道的干扰攻击强度；F0表示智能设备卸载链路未受攻击，F1表示智能设备卸载链路受到攻击；由此，得到在时间Ts内平均的卸载率为： 智能设备预先定义阈值Fth来决定是否其卸载链路受到干扰攻击，判断条件如下： H0:Fi≥Fth，则智能设备卸载链路未受到攻击；H1:Fi＜Fth，则智能设备卸载链路受到攻击； 在边缘节点缓存攻击感知模块中，卸载的任务在缓存的等待时间为：其中，Dw表示缓存中等待处理的任务，当智能DDoS攻击者对边缘节点发起缓存攻击时，对于移动智能设备的Ns个卸载任务，边缘节点的缓存接收率表示为： 其中，α∈0,1是预先定义的参数，βτt表示在时间隙t，边缘节点缓存中待处理的任务数；Δμt表示缓存任务数增长率，表示缓存任务的递减率；对于卸载的任务τ，边缘缓存决策表示为一个二元变量 表示移动智能设备卸载任务τ到边缘节点并缓存，否则表示边缘节点不缓存卸载任务τ；在Ts时间内边缘节点的平均任务卸载缓存率为：边缘节点预先定义阈值Dth来决定缓存是否受到智能DDoS攻击，当D0:Di＜Dth，则边缘节点缓存未受攻击，当D1:Di≥Dth，则边缘节点缓存受攻击； 约束bPmn表示传输功率约束不能超过最大值c表示缓存数据的大小不能超过边缘节点的缓存容量约束d表示在某一时间隙智能设备只选择一个卸载分发策略；约束e表示边缘节点只选择一个缓存策略；通过最小化所有智能设备总的卸载任务成本，以保障任务卸载服务质量，智能设备侧所有设备的总的成本记作：其中， 且是卸载任务分发时间和能量消耗因子，智能设备根据DDoS攻击情况选择不同的权重；例如：双侧智能DDoS攻击者同时对卸载任务的分发链路和边缘缓存攻击导致延迟成本增长，智能设备选择大的权重减少延迟，当智能设备的能量快耗尽时，选择大的权重来减少能量消耗；表示设备的能量消耗。

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