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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利支持隐私保护的区块链联邦学习中毒攻击防御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：CN119830348B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510027700.8，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权支持隐私保护的区块链联邦学习中毒攻击防御方法是由林莉;汤嘉琦;姚德;钱程;许钰沛;宋传兰设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本支持隐私保护的区块链联邦学习中毒攻击防御方法在说明书摘要公布了：本发明公开了支持隐私保护的区块链联邦学习中毒攻击防御方法，涉及初始化、模型训练与盲化、恶意检测、模型聚合及模型更新五个环节。本方法在恶意检测过程中以历史模型更新的形式累积异常波动，以凸显恶意行为特征，实现对恶意行为的精准识别，从而有效防御中毒攻击，提升全局模型的鲁棒性。此外，本方法的中毒攻击防御效果不会由于模型更新被保护而受到影响，既能够实现利用原始特征进行恶意检测，又避免直接暴露参与者数据隐私，一定程度上缓解了实施隐私保护后模型更新的原始特征被隐藏而不利于恶意检测的准确识别这一矛盾，从而进一步增强区块链联邦学习整体的安全性。

本发明授权支持隐私保护的区块链联邦学习中毒攻击防御方法在权利要求书中公布了：1.支持隐私保护的区块链联邦学习中毒攻击防御方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：初始化； 1可信机构TA利用伪随机数生成器PRG分别为n个参与者生成随机掩码δit，1≤i≤n，其中i表示参与者序号，n表示参与者总数量，t表示当前轮次； 2如果是首轮训练，参与者从区块链上获取初始全局模型参数； 步骤2：模型训练与盲化； 1每个参与者利用本地数据集进行本地训练，计算模型更新； 2参与者在各自的模型更新上附加掩码，得到盲化模型更新； 3参与者i将每轮从TA处接收到的掩码记录下来； 4参与者i对所使用过的掩码进行求和； 5上传盲化模型更新以及掩码和到区块链； 步骤3：恶意检测； 1触发智能合约自动计算每位参与者当前最新的盲化历史模型更新； 2委员会从区块链获取每个参与者当前最新的盲化历史模型更新及相应的掩码和； 3委员会解码历史模型更新，从盲化的历史模型更新中减去相应的掩码和，得到解码后的历史模型更新； 4委员会计算每个参与者历史模型更新的异常值，识别恶意更新，区分恶意参与者与正常参与者，每位委员会成员都将得到一份检测结果； 5采用投票的方式对检测结果进行共识，如果某个参与者在本轮被超出一半的委员会成员检测为恶意，则将被共识为本轮的恶意参与者，并将其移入攻击者集合Pmalicoius，否则移入正常参与者集合Pnormal，从而确定本轮最终的检测结果； 步骤4：模型聚合； 1从委员会中随机选择一位成员担任领导者； 2委员会领导者移除本轮的恶意模型更新； 3委员会领导者采用平均聚合的方式聚合余下的模型更新，得到本轮聚合结果； 4将本轮的聚合结果以及共识的检测结果上传到区块链； 步骤5：模型更新； 1参与者从区块链上获取本轮聚合结果； 2TA从区块链上获取本轮的检测结果，得到通过检测的正常参与者集合； 3TA根据检测结果，计算通过本轮检测的正常参与者在步骤2-2中所使用掩码的平均值，并将其发送给每个参与者； 4参与者在聚合结果上减去正常参与者所使用掩码的平均值，得到解码后的聚合结果； 5参与者依据解码后的聚合结果来更新本地模型； 6如果未达到预先规定的训练轮数，则回到步骤1接着开启下一轮本地训练，否则结束训练。

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