南京航空航天大学王梦欣获国家专利权
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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利基于激活Attention的联邦学习方法、装置、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：CN116957068B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202310790673.0，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权基于激活Attention的联邦学习方法、装置、设备及存储介质是由王梦欣;方黎明;赵仁学设计研发完成，并于2023-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于激活Attention的联邦学习方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于激活Attention的联邦学习方法、装置、设备及存储介质，属于计算机领域中人工智能安全领域。本发明对传统的联邦学习框架进行了优化，使用Attention代替本地模型通信的概念，提出了一种基于激活Attention的拜占庭鲁棒的联邦学习方法，增强了联邦学习框架的鲁棒性，还通过数据压缩等手段，大幅度减少了联邦学习在通信过程中的带宽，并且在服务器上设计了更安全的聚合算法，从而达到同时防御定向攻击和非定向攻击的目标。
本发明授权基于激活Attention的联邦学习方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于激活Attention的联邦学习方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1、尊重隐私的本地Attention提炼：基于联邦学习方法，定义本地Attention，所述本地Attention从卷积神经网络中的激活层沿通道维度提炼出，用来更新本地客户端使用隐私数据训练出的本地模型，参与联邦学习的聚合规则； S2、对本地Attention进行评分和聚类：用Wasserstein推土机距离方法来计算本地Attention之间的分布距离作为所述本地Attention的得分，所述得分用k-median算法聚类相似的本地Attention并用以聚合全局Attention； S3、从全局Attention中转移共享知识到本地Attention：使用FedNAT损失函数训练本地Attention，用于转移全局Attention。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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