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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利去中心化联邦学习系统的攻击方法、装置、设备及介质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：CN120547002B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202511045677.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权去中心化联邦学习系统的攻击方法、装置、设备及介质是由李闯;李彬祥;文艳华;魏建好;杨水根;梁伟;吴倩设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本去中心化联邦学习系统的攻击方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及联邦学习技术领域，本申请公开了去中心化联邦学习系统的攻击方法、装置、设备及介质，该方法包括：将恶意客户端的网络标识和每个良性客户端的网络标识进行连接，得到通信图；根据每个良性客户端的梯度信息，还原每个良性客户端的图像比例，基于每个良性客户端的图像比例和通信图，确定模拟环境中的状态数据；基于强化学习的方式和状态数据，确定模拟环境中的当前攻击模型；基于当前攻击模型，获取每个良性客户端在第t轮训练的损失值和每个良性客户端在第t轮的下一轮训练的损失值；基于攻击效益确定去中心化联邦学习系统的攻击报告。本申请通过攻击报告，可以识别攻击模式，提升去中心化联邦学习系统的抗攻击能力。

本发明授权去中心化联邦学习系统的攻击方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种去中心化联邦学习系统的攻击方法，其特征在于，应用于电子设备，所述去中心化联邦学习系统的攻击方法包括： 访问医疗数据平台的去中心化联邦学习系统，获取去中心化联邦学习系统中恶意客户端的网络标识和每个良性客户端的网络标识，将恶意客户端的网络标识和每个良性客户端的网络标识进行连接，得到通信图； 根据每个良性客户端的梯度信息，还原每个良性客户端的图像比例，基于每个良性客户端的图像比例和通信图，确定模拟环境中的状态数据； 基于强化学习的方式和状态数据，确定模拟环境中的当前攻击模型； 从模拟环境中导出当前攻击模型，基于当前攻击模型，获取每个良性客户端在第t轮训练的损失值和每个良性客户端在第t轮的下一轮训练的损失值； 根据预先定义的攻击效益函数、每个良性客户端在第t轮训练的损失值和每个良性客户端在第t轮的下一轮的损失值，生成恶意客户端使用当前攻击模型得到的攻击效益，基于攻击效益确定去中心化联邦学习系统的攻击报告。

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湖南工商大学，其通讯地址为：410012 湖南省长沙市岳麓区岳麓大道569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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