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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利基于对数秘密共享的隐私梯度中毒攻击防御方法、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：CN119442235B 。

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：202411477147.X，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权基于对数秘密共享的隐私梯度中毒攻击防御方法、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。

本基于对数秘密共享的隐私梯度中毒攻击防御方法、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，具体涉及基于对数秘密共享的隐私梯度中毒攻击防御方法、程序、设备及存储介质。本发明基于秘密共享技术，使得密文梯度可以在资源受限的边缘服务器端进行相似性的计算，能够在资源受限的边缘服务器中完成加密参数的相似性计算，进而识别出恶意模型以防御隐私梯度中毒攻击，通过相似性削弱这些恶意模型，增强全局模型聚合过程的鲁棒性，提高联邦学习的安全性和模型性能。

本发明授权基于对数秘密共享的隐私梯度中毒攻击防御方法、程序、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.基于对数秘密共享的隐私梯度中毒攻击防御方法，其特征在于，包括以下步骤： 1在联邦学习的初始化阶段，中心服务器c2初始化模型，并将其分发给所有用户； 2在第t轮联邦学习中，每个用户ui运用随机梯度下降方法来最小化损失函数，得到局部梯度计算符号矩阵通过对数函数将绝对值化的梯度进行对数化得到 每个用户ui将对数化后的梯度进行秘密共享，根据秘密元素xi生成秘密si，并将其拆成秘密碎片si1和si2，将秘密碎片si1发送给中心服务器c1，将秘密碎片si2和符号矩阵发送给中心服务器c2； 3中心服务器c2对于每个秘密碎片si2进行求和，得到秘密份额si2+i2；中心服务器c1对于每个秘密碎片si1进行求和，得到秘密份额si1+i1； si1+i1＝si1+si1 si2+i2＝si2+si2 中心服务器c1向中心服务器c2请求每个用户ui的秘密份额si2+i2，利用秘密份额si1+i1和si2+i2重构秘密si2，对si2中各元素求和，检查结果是否等于1；若不等于1，则判定用户ui为恶意客户端； 对于检查结果等于1的用户ui，中心服务器c2根据符号矩阵与上一轮联邦学习用户ui传输的符号矩阵计算用户ui上一轮联邦学习的梯度与当前轮联邦学习的梯度之间的余弦相似度SecCosi，若SecCosi大于阈值，则判定用户ui为恶意客户端；否则，判定用户ui为良性客户端； 4在安全聚合阶段，中心服务器c1对所有良性客户端的秘密碎片si1进行求和，并将结果传输给中心服务器c2；中心服务器c2对所有良性客户端的秘密碎片si2进行求和，并与中心服务器c1传输的结果相加，得到所有良性客户端秘密之和的秘密份额，之后对该秘密份额进行解密，得到所有用户良性客户端的梯度总和。

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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