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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利基于模型参数相似性检测的后门攻击防御方法、程序、设备及存储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：CN119442234B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411477144.6，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权基于模型参数相似性检测的后门攻击防御方法、程序、设备及存储介质是由吕继光;杨武;苘大鹏;王焕然;韩帅;许晨;熊恒恒;朱玉坤设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模型参数相似性检测的后门攻击防御方法、程序、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于联邦学习安全防御技术领域，具体涉及基于模型参数相似性检测的后门攻击防御方法、程序、设备及存储介质。本发明通过分析每个模型的更新幅度和输出的变化，去反映客户端数据样本分布是否发生变化，以此来发现异常模型更新。本发明为每个模型维护了历史模型更新幅度和历史输出分类结果的记录，并计算与当前更新幅度和输出结果的平均相似度，基于这些平均相似度去综合评估客户端的数据样本分布是否发生变化，结合模型参数归一化技术，可以对后门中毒更新进行过滤，同时保留良性的模型更新。

本发明授权基于模型参数相似性检测的后门攻击防御方法、程序、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.基于模型参数相似性检测的后门攻击防御方法，其特征在于：对于参与本轮联邦学习的每一用户，在接收到全局模型参数完成本地训练后，将更新后的本地模型上传至中心服务器，中心服务器对于每一用户上传的更新后的本地模型执行以下步骤： 1判断更新后的本地模型参数是否满足归一化的条件；若满足，则第一评估分数为1分；若不满足，则第一评估分数为0分； 2计算更新后的本地模型本轮的输出层神经元的更新幅度，并执行归一化；根据用户的历史更新列表，计算本轮的更新幅度与历史更新列表中各良性模型更新幅度的相似度，并取均值；若相似度均值低于预定的阈值，则第二评估分数为0；否则，第二评估分数为1； 3使用随机输入向量来构建随机数据集输入至更新后的本地模型中，得到各随机样本的分类结果，获取各分类结果的概率分布；根据用户的历史模型概率分布列表，计算本轮的分类结果概率分布与历史模型概率分布列表中各良性模型的分类结果概率分布的相似度，并取均值；若相似度均值低于预定的阈值，则第三评估分数为0；否则，第三评估分数为1； 4综合所有评估分数，若总评估分数为2分或3分，则判定该用户为良性客户端，该用户上传的更新后的本地模型判定为良性模型； 中心服务器在本轮联邦学习中仅聚合良性客户端上传的良性模型。

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哈尔滨工程大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145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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