贵州大学彭长根获国家专利权
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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利基于联邦学习的系统安全漏洞检测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：CN114021152B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202111369304.1，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权基于联邦学习的系统安全漏洞检测方法及设备是由彭长根;黄湘洲;丁红发;田有亮;樊玫玫设计研发完成，并于2021-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于联邦学习的系统安全漏洞检测方法及设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于联邦学习的系统安全漏洞检测方法及设备，方法包括：模拟待检测联邦学习系统的联邦模型训练过程；在联邦模型训练过程中，随机选取联邦模型的训练节点进行模拟攻击；对受到模拟攻击之前的联邦模型和受到模拟攻击之后的联邦模型分别进行仿真，并将仿真结果进行对比生成对比结果；根据对比结果判断待检测联邦学习系统的安全性能。本申请中在待检测联邦学习系统进行模型训练的过程中随机选取联邦模型的训练节点进行模拟攻击来评测待检测联邦学习系统的安全性能，可以提前了解待检测联邦学习系统到对于重放攻击的防御程度，从而及时做出改进和完善。
本发明授权基于联邦学习的系统安全漏洞检测方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的系统安全漏洞检测方法，其特征在于，包括： 模拟待检测联邦学习系统的联邦模型训练过程； 在所述联邦模型训练过程中，随机选取联邦模型的训练节点进行模拟攻击； 对受到所述模拟攻击之前的联邦模型和受到所述模拟攻击之后的联邦模型分别进行仿真，并将仿真结果进行对比生成对比结果； 根据所述对比结果判断所述待检测联邦学习系统的安全性能； 所述随机选取联邦模型的训练节点进行模拟攻击，包括： 基于预先训练的重放攻击模型向联邦模型的练节点进行模拟攻击； 所述重放攻击模型用于阻止所述联邦模型收敛，或者使所述联邦模型收敛在坏的局部最小值； 还包括：统计被攻击训练节点的个数占全部训练节点个数的比例和各被攻击训练节点的被攻击次数作为所述联邦模型的被攻击强度； 根据所述对比结果判断所述待检测联邦学习系统的安全性能，包括： 根据所述联邦模型的被攻击强度和所述对比结果判断所述待检测联邦学习系统的安全性能。
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贵州大学，其通讯地址为：550000 贵州省贵阳市花溪区花溪大道2708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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