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龙图腾网获悉深圳前海微众银行股份有限公司申请的专利横向联邦模型构建优化方法、电子设备、介质及程序产品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：CN115311023B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202211033101.X，技术领域涉及：G06Q30/0201；该发明授权横向联邦模型构建优化方法、电子设备、介质及程序产品是由唐兴兴;范力欣;古瀚林设计研发完成，并于2022-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本横向联邦模型构建优化方法、电子设备、介质及程序产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种横向联邦模型构建优化方法、电子设备、介质及程序产品，应用于服务端，包括：将当前全局模型下发至各客户端，以供客户端根据本地数据，对当前全局模型进行本地训练更新，得到本地模型；接收各客户端发送的本地模型，依据各客户端置信度，在各本地模型中采样选取至少一组本地模型进行聚合，得到各聚合模型；将各聚合模型分别反馈至对应的目标客户端，以供各目标客户端利用本地数据评估各聚合模型的模型效果；接收各本地模型效果评分，根据各本地模型效果评分在各聚合模型中选取的候选全局模型，迭代更新当前全局模型和各客户端置信度，直至横向联邦学习训练结束。本申请解决了联邦学习过程中如何防御拜占庭攻击的技术问题。

本发明授权横向联邦模型构建优化方法、电子设备、介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种横向联邦模型构建优化方法，其特征在于，应用于服务端，所述横向联邦模型构建优化方法包括： 将当前全局模型下发至各客户端，以供所述客户端根据本地数据，对所述当前全局模型进行本地训练更新，得到本地模型； 接收各所述客户端发送的本地模型，依据各所述客户端对应的客户端置信度，在各所述本地模型中采样选取至少一组本地模型进行聚合，得到各组本地模型分别对应的聚合模型； 将各所述聚合模型分别反馈至对应的目标客户端，以供各所述目标客户端利用所述本地数据，对接收到的聚合模型进行模型效果评估，得到本地模型效果评分； 接收各所述目标客户端反馈的本地模型效果评分，根据各所述本地模型效果评分，在各所述聚合模型中选取候选全局模型； 依据所述候选全局模型，迭代更新所述当前全局模型和各所述客户端置信度，直至横向联邦学习训练结束； 所述依据所述候选全局模型，迭代更新所述当前全局模型和各所述客户端置信度，包括： 判断所述候选全局模型对应的全局效果评分是否小于预设评分阈值，其中，所述预设评分阈值为本轮迭代之前产生的最大全局效果评分； 若不小于，则将所述当前全局模型更新为所述候选全局模型，以及增大所述候选全局模型对应的各客户端的客户端置信度，返回执行步骤：将当前全局模型下发至各客户端； 若小于，则舍弃所述候选全局模型，返回执行步骤：将当前全局模型下发至各客户端。

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