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龙图腾网获悉湘江实验室申请的专利一种面向算力调度模型训练的数据投毒识别方法及设备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：CN119988898B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510484229.5，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种面向算力调度模型训练的数据投毒识别方法及设备是由詹敏;李碧霞;宋金可;彭一杰;颜建军;史庆宇设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向算力调度模型训练的数据投毒识别方法及设备在说明书摘要公布了：本申请涉及联邦学习技术领域，提供了一种面向算力调度模型训练的数据投毒识别方法及设备，该方法包括：对模型更新进行聚类，得到多个模型更新聚类簇，并生成每个模型更新聚类簇的代表模型；对代表模型进行评分得到每个代表模型的平均评分，并根据所有平均评分将所有代表模型划分为多个良性代表模型和多个疑似毒性代表模型；从疑似毒性代表模型对应的模型更新聚类簇中确定出多个满足良性条件的良性模型更新，并基于所有良性模型更新生成二次良性代表模型；计算每个良性代表模型、每个二次良性代表模型的更新权重；根据所有更新权重和所有模型更新对全局模型进行更新，得到最终全局模型。本申请的方法能够提高算力调度模型训练的安全性和准确性。

本发明授权一种面向算力调度模型训练的数据投毒识别方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种面向算力调度模型训练的数据投毒识别方法，其特征在于，包括： 获取每个边缘算力节点进行训练得到的本地模型的模型更新；所述模型更新为所述本地模型的参数与边缘算力节点接收到的全局模型的参数之间的参数变化量，所述全局模型为算力调度模型； 对所有模型更新进行聚类，得到多个模型更新聚类簇，并生成每个模型更新聚类簇的代表模型； 对每个代表模型进行评分，得到每个所述代表模型的平均评分，并根据所有平均评分将所有代表模型划分为多个良性代表模型和多个疑似毒性代表模型；所述良性代表模型为平均评分小于评分阈值的代表模型，所述疑似毒性代表模型为平均评分大于等于所述评分阈值的代表模型； 分别针对每个所述疑似毒性代表模型，从所述疑似毒性代表模型对应的模型更新聚类簇中确定出多个满足良性条件的良性模型更新，并基于所有良性模型更新生成二次良性代表模型； 计算每个所述良性代表模型、每个所述二次良性代表模型的更新权重； 根据所有更新权重和所有模型更新对所述全局模型进行更新，得到最终全局模型，利用所述最终全局模型进行算力调度策略制定； 其中，所述生成每个模型更新聚类簇的代表模型，包括： 通过公式： ； 生成第个模型更新聚类簇的代表模型； 其中，表示全局模型，表示所述第个模型更新聚类簇中所有模型更新的集合，表示平均，，表示模型更新聚类簇的数量。

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湘江实验室，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市长沙高新区尖山路217号北斗产业园1栋；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”。