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龙图腾网获悉福建师范大学;中国热带农业科学院热带生物技术研究所申请的专利一种具有异构客户端的可信半异步联邦学习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：CN118569354B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202410655007.0，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权一种具有异构客户端的可信半异步联邦学习方法是由汪晓丁;阙友雄;许力;赵敏;吴期滨;吴立钊设计研发完成，并于2024-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种具有异构客户端的可信半异步联邦学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种具有异构客户端的可信半异步联邦学习方法，其包括步骤：S1、客户端上传子模型更新和过时情况；S2、服务器预测每个客户端的预期模型更新，利用预期模型更新填充并裁剪子模型的更新，最后检测并消除恶意客户端；S3、服务器进行半异步聚合。本发明在全局模型性能方面优于现有的有代表性的异构FL方法，使每个客户端能够运行子模型来训练全局模型，并在异步通信中完成聚合。从抵抗攻击分析：本发明中的检测方法具有在半异步环境和资源受限的场景下准确检测恶意客户端的能力。

本发明授权一种具有异构客户端的可信半异步联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.一种具有异构客户端的可信半异步联邦学习方法，其特征在于：其包括步骤： S1、客户端上传子模型更新和过时情况；具体包括以下步骤： S10、客户端在迭代l时从服务器接收模型计算公式如下： 其中，表示全局模型，q代表全局模型的宽度能力，q＝1；l代表迭代轮数；表示第l轮迭代时客户端i的模型，di表示客户端i的宽度能力，di∈0,1]；是宽度能力di对应的全局模型的模型形状；⊙操作定义为自定义全局模型中与的形状相对应的部分； S11、客户端根据样本ξl,i执行梯度下降得到其中，表示完成训练后客户端使用模型在数据ξl,i上本地计算的梯度，ξl,i代表第l轮迭代，i代表客户端编号； S12、客户端上传梯度和宽度能力d S2、服务器预测每个客户端的预期模型更新，利用预期模型更新填充并裁剪子模型的更新，最后检测并消除恶意客户端；具体包括以下步骤： S20、在迭代l时服务器接收客户上传的陈旧更新和宽度能力d S21、服务器预测每个客户端的预期模型更新计算公式如下： 其中，代表在第l轮迭代时客户端i的宽度能力为q的预期模型更新；代表在第t轮迭代时客户端i的宽度能力为q的填充并裁剪后的模型更新，其中tl,t代表客户端上一次参与聚合的轮次；是第l次迭代时使用L-BFGS算法估计的Hessian矩阵；分别代表第l轮和第l-1轮的全局模型； S22、服务器首先确定客户端更新的未训练部分大小 S23、服务器使用预期模型梯度中相应的大小填充客户端更新具体公式如下： 其中，是填充后的客户端更新，是客户上传的陈旧更新；是指在第j次迭代时大小为q-di的预期陈旧更新部分； S24、服务器将根据梯度填充后子模型的陈旧程度和大小进行梯度裁剪，具体公式如下： 其中，clip·是裁剪函数，c是与梯度的陈旧性和子模型的大小相关的变量；是裁剪后用于聚合的客户端更新； S25、在迭代j中服务器评估每个客户端的可疑分数sl,i并统一陈旧性和宽度，然后收集到Sj中，sl,i的计算公式如下： 其中，‖·‖2表示l2范数，代表在第l轮迭代时客户端i的宽度能力为q的预期模型更新，代表第l轮迭代时客户端i的宽度能力为q的填充并裁剪后的模型更新； S26、在检测时服务器利用Canopy方法确定簇的数量，称为预检测；当基于预检测能将客户端分为多个簇时，则使用k-means算法根据客户端的恶意分数Sj将客户端分为两个簇；最后，将平均恶意分数更大的一个簇集群的客户端指定为恶意客户端，并随后在本轮中被删除； S3、服务器进行半异步聚合；具体包括以下步骤： S30、服务器执行聚合和分发模型，聚合的公式如下： 其中，是第j+1次迭代时的全局模型，是第j次迭代时的全局模型，η代表学习率，K表示在每次迭代中等待的梯度数，代表裁剪后用于聚合的客户端更新； S31、服务器记录第l次迭代时的模型差异和更新差异

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