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龙图腾网获悉山东省计算中心(国家超级计算济南中心)申请的专利一种联邦学习防御方法、电子设备及存储介质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：CN120030536B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510496401.9，技术领域涉及：G06F21/55；该发明授权一种联邦学习防御方法、电子设备及存储介质是由王鑫;孙雅琦;杨明;吴晓明;唐勇伟;刘臣胜;穆超;陈振娅;贺云鹏设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种联邦学习防御方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于信息安全的技术领域，尤其涉及一种联邦学习防御方法、电子设备及存储介质。本发明是一种适用于非独立同分布数据环境的抵御投毒攻击的防御方法，通过融合历史全局模型构造教师模型，在客户端进行知识蒸馏和个性化训练、联合服务器端使用K‑means聚合方法共同防御模型投毒攻击。通过模拟训练过程中的攻击与防御机制，该方法系统能够识别并剔除恶意客户端，不仅提高了联邦学习框架对模型投毒攻击的防御能力，还显著提升了最终全局模型的性能，保证了联邦学习系统的整体鲁棒性和安全性。

本发明授权一种联邦学习防御方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种联邦学习防御方法，其特征在于，所述方法包括： S1、服务器端初始工作： S11、在服务器端构建一个历史全局模型储存池，并随机初始化一个全局模型作为初始化全局模型放入所述历史全局模型储存池中； S12、将初始化全局模型分别作为教师模型和全局模型同时下发到首轮随机选择参与训练的客户端； S2、客户端训练： S21、客户端接收服务器端下发的全局模型和教师模型后，客户端基于本地数据集对全局模型进行本地训练生成客户端模型并产生局部损失，同时，客户端基于本地数据集对教师模型进行知识蒸馏训练生成学生模型并产生知识蒸馏损失； S22、将步骤S21所述生成的客户端模型和学生模型通过联合训练，生成更新后的局部模型，并将更新后的局部模型发送回服务器端，参与下一轮的全局模型聚合； S3、服务器端聚合： S31、服务器端接收到步骤S22所述更新后的局部模型后，通过K-means聚合方法识别和剔除异常局部模型，选择最大簇中的局部模型进行全局模型聚合生成新一轮的全局模型，并将其存入历史全局模型储存池； S32、对历史全局模型储存池中的全局模型通过聚合得到新一轮教师模型； S4、同时下发步骤S31所述生成的新一轮全局模型和步骤S32所述生成的新一轮教师模型到下一轮被选中训练的客户端，循环步骤S2和步骤S3，直至达到指定轮次或全局模型达到收敛结束训练。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东省计算中心(国家超级计算济南中心)，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区经十路东首科学院路19号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。