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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于联邦学习非独立同分布分组聚合攻击的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：CN120257291B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202510318546.X，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权基于联邦学习非独立同分布分组聚合攻击的防御方法是由刘阳;康健;李强设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦学习非独立同分布分组聚合攻击的防御方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于联邦学习非独立同分布分组聚合攻击的防御方法，属于机器学习鲁棒聚合领域，包括服务器接收本轮所有客户端上传的梯度，生成复制梯度分组池和随机梯度分组池，从复制梯度分组池中选取一个梯度并复制u次；从随机梯度分组池中随机选取s‑1梯度，合并成偏置分组，将所有梯度分配至若干偏置分组；将每个偏置分组内的梯度进行平均聚合得到组梯度；将所有组梯度利用鲁棒聚合算法进行聚合，得到本轮的全局梯度；将本轮的全局梯度发送给所有客户端，本轮联邦学习完成；重复上述步骤，直至联邦学习系统达到服务器固定的迭代轮数。本发明使服务器在面对不同种类的攻击时仍然能够成功进行聚合过程，完成联邦学习任务。

本发明授权基于联邦学习非独立同分布分组聚合攻击的防御方法在权利要求书中公布了：1.基于联邦学习非独立同分布分组聚合攻击的防御方法，该方法应用于联邦学习系统，所述联邦学习系统包括服务器和拥有本地数据集的客户端，所述方法由参与联邦学习的服务器执行，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：服务器接收本轮所有客户端上传的梯度，并确定分组情况值，对所有梯度按顺序编号，编号完成后，将所有梯度复制一次，得到两组相同的梯度，将其中一组保存至复制梯度的分组池，再将另一组中的所有梯度复制次并保存至随机梯度的分组池，最后将随机梯度的分组池中的所有梯度随机打乱； 步骤2：服务器确定采用的鲁棒聚合算法，将两个分组池中的所有梯度分配至若干偏置分组；其中，每个所述偏置分组由一个复制部分和一个随机部分构成，生成过程如下： 1将复制梯度的分组池中的第个复制梯度重复次，构成当前偏置分组的复制部分； 2从随机梯度的分组池中，随机挑选至多个未分配的梯度，构成当前偏置分组的随机部分；具体为： 若所述随机梯度的分组池中剩余的未分配梯度数量大于或等于，则随机挑选个梯度； 若所述随机梯度的分组池中剩余的未分配梯度数量小于，则将全部剩余的未分配梯度挑选出来； 3将步骤1生成的复制部分梯度与步骤2生成的随机部分梯度合并，构成一个完整的偏置分组； 4重复步骤1至3，直至所述复制梯度的分组池和所述随机梯度的分组池中的所有梯度均被分配完毕； 步骤3：将每个偏置分组内的梯度进行平均聚合得到组梯度： ； 其中，为第个偏置分组进行平均聚合的组梯度，为步骤2中生成的偏置分组的复制部分，为随机梯度的分组池中随机挑选出的第个梯度； 步骤4：将经步骤3处理后得到的所有组梯度利用鲁棒聚合算法进行聚合，得到本轮的全局梯度； 步骤5：将本轮的全局梯度发送给所有客户端，本轮联邦学习完成； 步骤6：重复步骤1至步骤5，直至联邦学习系统达到服务器固定的迭代轮数； 至此，完成基于联邦学习非独立同分布分组聚合攻击的防御。

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