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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于联邦学习的中毒攻击防御方法及装置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：CN119475346B 。

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：202411530866.3，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权一种基于联邦学习的中毒攻击防御方法及装置是由米志龙;王聪;郭炳晖;殷子樵;靳东辉;郑志明设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联邦学习的中毒攻击防御方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书实施例公开了一种基于联邦学习的中毒攻击防御方法及装置，包括：所述中央服务器从参与联邦学习的所有客户端随机选择参与训练的客户端，并与所述参与训练的客户端同步全局模型，作为初始全局模型；所述参与训练的客户端对所述初始全局模型进行局部训练，获得正常客户端的上传梯度；所述中央服务器对长期历史梯度进行特征提取，获得分数索引排序以去除所述参与训练的客户端中的恶意客户端，获得候选客户端；所述中央服务器基于所述候选客户端、所述参与训练的客户端以及所述上传梯度进行模型聚合，并更新所述全局模型的模型参数，所述更新后的全局模型作为新一轮的初始全局模型，进行迭代，直至达到预设的迭代次数，获得训练好的全局模型。

本发明授权一种基于联邦学习的中毒攻击防御方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的中毒攻击防御方法，其特征在于，所述中毒攻击防御方法通过客户端与中央服务器共同实现，所述中毒攻击防御方法包括： 所述中央服务器从参与联邦学习的所有客户端随机选择参与训练的客户端，并与所述参与训练的客户端同步全局模型，作为初始全局模型； 所述参与训练的客户端对所述初始全局模型进行局部训练，获得所述参与训练的客户端中的正常客户端的上传梯度； 所述中央服务器对长期历史梯度进行特征提取，获得分数索引排序，所述分数索引排序用于去除所述参与训练的客户端中的恶意客户端，获得候选客户端，具体包括：所述中央服务器对所述长期历史梯度进行奇异值分解提取特征，以获得分数排序索引，所述长期历史梯度是基于所述上传梯度获取的，具体包括：所述中央服务器获取所述长期历史梯度按维度展开后的平均值；将所述平均值与所有参与训练的客户端的平均值的差，作为所述参与训练的每个客户端的中心化梯度；对所述中心化梯度进行奇异值分解，获得右奇异矩阵；基于所述中心化梯度、所述平均值及所述右奇异矩阵，获取异常值得分；将所述异常值得分按照从大到小排序，获得所述分数排序索引；基于所述分数排序索引，去除所述参与训练的客户端中的恶意客户端，获得所述候选客户端； 所述中央服务器基于所述候选客户端、所述参与训练的客户端以及所述上传梯度进行模型聚合，并更新所述全局模型的模型参数，所述更新后的全局模型作为新一轮的初始全局模型，进行迭代，直至达到预设的迭代次数，获得训练好的全局模型，所述训练好的全局模型用于中毒攻击防御。

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