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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种面向联邦学习的半中心化对抗训练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：CN114997423B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202210532196.3，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权一种面向联邦学习的半中心化对抗训练方法是由姜博;杨昱睿;孙海龙;王世海设计研发完成，并于2022-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向联邦学习的半中心化对抗训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向联邦学习的半中心化对抗训练方法，属于安全与人工智能交叉领域；具体为：首先，针对联邦学习框架，确定要优先训练的特征，获取带有特征标签的样本数据集；并根据样本属性，预训练对抗生成模型，使此模型能够生成针对此属性的对抗样本；然后，将对抗生成模型拆分成编码器与解码器，将编码器发送前往客户端，并启动联邦进程；客户端使用接收到的编码器编码本地5％‑10％随机少量样本，并发送前往服务器；服务器在每一轮接收到样本后，使用对抗样本微调联邦学习框架的参数，并进行最终发布；本发明实现了在分布式联邦学习框架中应用对抗训练来提高模型的性能。

本发明授权一种面向联邦学习的半中心化对抗训练方法在权利要求书中公布了：1.一种面向联邦学习的半中心化对抗训练方法，其特征在于，具体步骤如下： 首先、在联邦学习过程中，针对待优先训练的特征项，获取带有特征标签的数据集，划分为训练集和测试集；根据联邦学习的规则，服务器根据客户端数量，将训练集进行概率采样； 所述数据集为图像样本； 然后、针对带有中央服务器的横向联邦学习架构，使用训练集预训练对抗生成模型VAE； 中央服务器将训练好的模型VAE中的编码器参数发往每个用户端，并同时发送采集样本的数量比例参数；同时、中央服务器应用同态加密算法Pallier，重新生成公钥和私钥，将联邦学习架构的模型参数和公钥发往每个客户端，而将私钥留在服务端本地； 客户端使用训练集更新联邦学习架构的模型参数发送给服务器；同时随机选择5％-10％本地数据，使用训练好的编码器将其编码为隐变量，通过重参数化随机采样得到特征向量，封装发送给中央服务器； 最后，服务器接收更新的联邦学习架构的模型参数，将其进行加权平均；同时使用解码器将客户端发送的特征向量转换为对抗样本，并使用其作为训练数据再次微调加权平均后的联邦学习架构的模型参数进行最终发布。

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北京航空航天大学，其通讯地址为：100191 北京市海淀区学院路37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”。