南京航空航天大学陈兵获国家专利权
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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端边云架构的分布式联邦学习的安全防御方法及应用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：CN114448601B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202210199495.X，技术领域涉及：H04L9/00；该发明授权基于端边云架构的分布式联邦学习的安全防御方法及应用是由陈兵;陈琦;胡峰设计研发完成，并于2022-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于端边云架构的分布式联邦学习的安全防御方法及应用在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于端边云架构的分布式联邦学习的安全防御方法及应用，该方法包括以下步骤：边缘服务器接收端设备上传的更新的本地模型，其中，所述更新的本地模型为端设备基于私有数据对云服务器下发的全局模型训练所得；所述边缘服务器对所述更新的本地模型进行过滤，以获得安全本地模型；以及所述边缘服务器将过滤后的安全本地模型进行聚合，并将生成的边缘聚合模型上传至所述云服务器。该方法能够通过模型过滤算法将恶意模型排除，聚合成安全模型，在线持续防御针对全局模型的间接的投毒攻击例如针对数据集的标签翻转攻击。
本发明授权基于端边云架构的分布式联邦学习的安全防御方法及应用在权利要求书中公布了：1.一种基于端边云架构的分布式联邦学习的安全防御方法，其特征在于，所述方法包括： 边缘服务器接收端设备上传的更新的本地模型，其中，所述更新的本地模型为端设备基于私有数据对云服务器下发的全局模型训练所得； 所述边缘服务器对所述更新的本地模型进行过滤，以获得安全本地模型，其包括：所述边缘服务器对所有本地模型进行初步聚合，生成聚合模型；计算所述本地模型与所述聚合模型的余弦相似度；以及根据所述余弦相似度的分布，将与最大余弦相似度差值大于自适应阈值的余弦相似度所对应的模型参数删除； 计算所述本地模型与所述聚合模型的余弦相似度，包括：将神经网络模型的卷积层和全连接层所对应的权重和偏置矩阵转化为一维向量，并将其串联形成包含所有参数的一维向量；以及根据所述本地模型与所述聚合模型的参数所对应的一维向量计算余弦相似度；以及 所述边缘服务器将过滤后的安全本地模型进行聚合，并将生成的边缘聚合模型上传至所述云服务器。
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