买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉国际关系学院申请的专利面向联邦学习的防后门攻击图像分割模型训练方法及设备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：CN120563969B 。

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：202511061557.0，技术领域涉及：G06F21/55；该发明授权面向联邦学习的防后门攻击图像分割模型训练方法及设备是由李岩;李斌阳;钱申诚;陈霖;马耀飞设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向联邦学习的防后门攻击图像分割模型训练方法及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向联邦学习的防后门攻击图像分割模型训练方法及设备，该方法包括：各客户端接收中央服务器发送的待训练的图像分割全局模型，分别添加对应的第一扰动项后进行训练；并分别标记可疑推理节点，将训练后的模型与可疑推理节点上传至中央服务器；中央服务器对各客户端上传的模型进行参数聚合，并对各可疑推理节点添加对应的第二扰动项，得到图像分割全局模型；将本轮训练后的图像分割全局模型下发至各客户端进行下一轮训练，直至得到收敛的图像分割模型。本发明解决了现有技术中基于联邦学习的训练方法缺乏跨轮次动态适应能力，导致后门攻击防御能力差，训练后的图像分割模型在图像分割时易导致边界标注模糊、目标类别误判等问题。

本发明授权面向联邦学习的防后门攻击图像分割模型训练方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种面向联邦学习的防后门攻击图像分割模型训练方法，其特征在于，包括： 各客户端接收中央服务器发送的本轮待训练的图像分割全局模型，分别添加对应的第一扰动项，并分别利用本地构建的图像训练样本集进行训练，得到各客户端本轮训练后的模型，包括：各客户端从本地的训练样本集中抽取部分数据进行梯度传播，计算本轮训练过程中的图像分割全局模型每个神经元参数的更新幅度；基于所述更新幅度，得到每个神经元的扰动标准差；并基于所述扰动标准差得到每个神经元的第一扰动项；对各神经元加入对应的第一扰动项，得到扰动后的模型；利用剩余的训练样本数据对扰动后的模型进行迭代训练得到各客户端本轮训练后的模型； 各客户端对本轮训练后的模型分别标记可疑推理节点，并将训练后的模型与所述可疑推理节点上传至中央服务器；所述标记可疑推理节点，包括；各客户端利用本地训练样本集中验证集的至少部分数据，在本轮训练后的模型上执行前向推理，得到每个神经元的平均激活值；对所述平均激活值进行排序，得到前k个平均激活值最小的神经元作为可疑推理节点； 所述中央服务器对各客户端上传的模型进行参数聚合，并对聚合后的各可疑推理节点添加对应的第二扰动项，得到本轮训练后的图像分割全局模型；通过下述方法根据神经元的扰动重要度对可疑推理节点添加第二扰动项：基于激活值得分函数得到每个客户端上传的可疑推理节点的扰动投票结果；对所述扰动投票结果进行归一化，得到每个神经元的扰动重要度；对于各客户端上传的各同类神经元参数进行聚合，并基于所述扰动重要度对聚合后的可疑推理节点生成第二扰动项； 将本轮训练后的所述图像分割全局模型下发至各客户端进行下一轮训练，直至得到收敛的图像分割模型。

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国际关系学院，其通讯地址为：100091 北京市海淀区坡上村12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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。