南京邮电大学蔡惠获国家专利权
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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种Non-IID联邦学习后门攻击防御方法、系统及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：CN121262004B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511757768.8，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种Non-IID联邦学习后门攻击防御方法、系统及介质是由蔡惠;郑泽奇;肖甫;盛碧云;周剑;林茈恒设计研发完成，并于2025-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种Non-IID联邦学习后门攻击防御方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种Non‑IID联邦学习后门攻击防御方法、系统及介质，涉及联邦学习与网络安全领域。针对现有方法依赖模型参数易被恶意客户端规避、适配Non‑IID场景差的问题，本发明通过客户端执行截断奇异值分解提取前p个左奇异向量上传服务器；服务器基于左奇异向量余弦相似度构建矩阵并层次聚类，结合干净基准数据集的左奇异向量，用缩放点积注意力机制计算客户端相似度得分与聚合权重；服务器分发全局模型，客户端本地训练后上传参数，服务器按权重在聚类内加权聚合模型参数并迭代优化。本发明从数据本质特征识别恶意客户端，无需预设恶意比例，在抑制后门攻击的同时保障良性客户端贡献与数据隐私，适用于Non‑IID场景，提升模型鲁棒性与主任务性能。
本发明授权一种Non-IID联邦学习后门攻击防御方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种Non‑IID联邦学习后门攻击防御方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、客户端特征提取与上传：客户端对本地数据集执行截断奇异值分解，提取前p个左奇异向量并上传服务器； S2、服务器聚类分组：服务器计算客户端间左奇异向量的余弦相似度，构建相似性矩阵，用层次聚类分组； S3、服务器权重分配：服务器用干净基准数据集做截断奇异值分解得基准向量，用缩放点积注意力机制计算客户端与基准的相似度得分，分配聚合权重； S4、模型分发与本地训练：服务器初始化全局模型，随机选客户端分发；选中客户端用本地数据训练，上传本地模型参数； S5、模型聚合与迭代优化：服务器按权重在聚类内加权聚合模型参数，生成新全局模型下发，重复流程至收敛。
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