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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利面向垂直联邦学习的隐蔽后门攻击方法、设备及产品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：CN119442225B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411456326.5，技术领域涉及：G06F21/55；该发明授权面向垂直联邦学习的隐蔽后门攻击方法、设备及产品是由何琨;马晓雅;张子君;陈晶;杜瑞颖;李瞧设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向垂直联邦学习的隐蔽后门攻击方法、设备及产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向垂直联邦学习的隐蔽后门攻击方法、设备及产品，分析输入空间与潜在空间两种攻击模式，研究在不直接干预全局数据或标签的条件下攻击者向垂直联邦学习模型中嵌入后门的风险；所述输入空间攻击，是在垂直联邦学习模型训练过程中，通过替换部分输入样本并注入触发器，使顶层模型学习到后门触发器与目标标签之间的关联，从而在推理阶段引导顶层模型对带有触发器的样本进行错误分类；所述潜在空间攻击，是在垂直联邦学习模型训练过程中，攻击者直接作用于其本地模型的特征嵌入空间，利用优化策略调整嵌入向量，以在顶层模型中生成特定的后门响应。本发明为防御机制的设计与优化奠定了坚实基础，促进了VFL技术的安全性提升。

本发明授权面向垂直联邦学习的隐蔽后门攻击方法、设备及产品在权利要求书中公布了：1.一种面向垂直联邦学习的隐蔽后门攻击方法，其特征在于：分析输入空间与潜在空间两种攻击模式，研究在不直接干预全局数据或标签的条件下攻击者向垂直联邦学习模型中嵌入后门的风险； 所述输入空间攻击，通过替换部分输入样本并注入触发器，使顶层模型学习到后门触发器与目标标签之间的关联，从而在推理阶段引导顶层模型对带有触发器的样本进行错误分类； 所述潜在空间攻击，攻击者直接作用于其本地模型的特征嵌入空间，利用优化策略调整嵌入向量，以在顶层模型中生成特定的后门响应； 所述输入空间攻击，具体实现包括以下步骤： 步骤A1：选择目标样本； 攻击者获取少量的目标类别样本，这些样本在正常情况下应被分类为该目标类别； 步骤A2：样本替换与触发器注入； 设定目标类别样本的局部输入为攻击者将替换为随机选择的其他类别样本并注入触发器T： 其中，M为触发器掩码，⊙表示Hadamard积，θadv、fadv分别为攻击者本地模型的参数和模型结构，为攻击者上传的嵌入表示。

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武汉大学，其通讯地址为：430072 湖北省武汉市武昌区八一路299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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