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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于差分隐私针对投毒攻击的联邦学习系统和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：CN116402167B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202310247834.1，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权一种基于差分隐私针对投毒攻击的联邦学习系统和方法是由杨庚;黄喻先设计研发完成，并于2023-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于差分隐私针对投毒攻击的联邦学习系统和方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于差分隐私针对投毒攻击的联邦学习系统和方法，包括密钥中心、服务器S1和服务器S2；服务器S1和用户协商得到对称密钥；服务器S1生成高斯噪声并用对称密钥加密后发给用户；正常用户通过噪声扰动训练后的本地模型参数发给服务器S2，恶意用户将随机数作为本地模型参数上传给服务器S2；服务器S1和服务器S2进行信息交互，完成模型参数的验证和聚合；服务器S1将聚合后的模型参数发送给各用户；判断模型是否收敛，若收敛，则结束流程，若不收敛，则重复上述步骤直至模型收敛。本发明实现了服务器在不侵犯用户隐私的情况下验证模型参数是否被投毒，并降低计算和通信开销。

本发明授权一种基于差分隐私针对投毒攻击的联邦学习系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于差分隐私针对投毒攻击的联邦学习方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，用户Ui和服务器S1获得对称密钥ki； 步骤2，服务器S1生成N组噪声用户Ui利用对称密钥ki得到噪声 步骤3，服务器S1用对称密钥ki加密全局模型参数wt，发送至用户，用户Ui利用对称密钥ki对接收到的全局模型参数wt解密，得到全局模型参数wt； 步骤4，服务器S1计算N组噪声中任一噪声与其余噪声的差得到差值矩阵Vt并发送给服务器S2； 步骤5，服务器S2接收用户上传的参数并与差值矩阵相加得到待验证参数 步骤6，服务器S2计算待验证参数与所有待验证参数之间的欧氏距离利用聚类算法将欧氏距离分类，分为正常参数和有毒参数； 步骤7，服务器S2对正常参数进行聚合，得到参数并将其发送给服务器S1；服务器S1将参数减去均值μ得到全局模型参数wt+1，并用对称密钥ki加密后发送给用户Ui，用户Ui利用对称密钥ki解密得到全局模型参数wt+1； 步骤8，重复步骤2至步骤7，直至模型收敛。

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南京邮电大学，其通讯地址为：210046 江苏省南京市栖霞区仙林大学城文苑路9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”。

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