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龙图腾网获悉成都信息工程大学申请的专利一种基于多层协同防御策略的联邦学习后门攻击防御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：CN120434054B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510933457.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于多层协同防御策略的联邦学习后门攻击防御方法是由陈丁;陈珊如;李天瑞设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多层协同防御策略的联邦学习后门攻击防御方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于多层协同防御策略的联邦学习后门攻击防御方法，属于网络数据安全技术领域。针对现有技术在联邦学习中往往仅覆盖某一阶段单点防护，缺乏对全流程的系统性鲁棒防御，后门攻击检测能力弱、模型恢复效率低等缺陷，提出了一种贯穿联邦学习全周期（训练、聚合、部署）的多层防御框架，在各层间建立起特殊的信息流动渠道、全局安全评估系统和自适应资源分配策略，将三个防御层有机结合成一个协同作战的整体。这种协同机制不仅提高了单个防御层的效能，更实现了"1+1+13"的协同效应，为联邦学习系统提供了全方位、智能化的后门攻击防御解决方案。

本发明授权一种基于多层协同防御策略的联邦学习后门攻击防御方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多层协同防御策略的联邦学习后门攻击防御方法，其特征在于，该方法包括： 步骤S1、构建贯穿联邦学习全生命周期的第一防御层、第二防御层和第三防御层，其中，第一防御层部署于各个客户端本地，用于在客户端训练阶段预防后门植入，第二防御层和第三防御层均部署于中央服务器，第二防御层用于在模型聚合阶段过滤恶意更新，第三防御层用于在模型部署阶段实现被攻击模型的高效恢复； 步骤S2、在第一防御层、第二防御层和第三防御层间建立层间信息流动，所述层间信息流动包括信誉度信息流动、异常检测信息流动和模型恢复评分信息流动； 步骤S3、基于层间信息流动进行全局安全状态评估； 步骤S4、基于全局安全状态评估实施防御资源的动态分配和防御策略的自适应调整； 其中，步骤S3中，全局安全状态评估通过下式计算获得： ， 式中，表示全局安全评分，为客户端本地评分，为聚合阶段评分，为模型恢复评分，为相应的权重系数，n表示客户端总数，其中， ， 式中，、分别为本轮所有客户端更新的均值与方差，为客户端i在时间步t的更新向量，为一个小常数，用于数值稳定性，避免分母为零； ， 式中，表示所有可能的客户端对i,j中余弦相似度的最大值，为客户端j在时间步t的更新向量； ， 式中，Accwt表示在时间步t的模型权重wt下的准确率，表示当前轮次模型的性能。

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