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龙图腾网获悉云南师范大学申请的专利一种可防御后门攻击的云边端协同决策方法及其装置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：CN120474852B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510984115.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种可防御后门攻击的云边端协同决策方法及其装置是由夏跃龙;刘文杰;李继超;杨靖;仝一航;孙小棣设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种可防御后门攻击的云边端协同决策方法及其装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种可防御后门攻击的云边端协同决策方法及其装置，属于云边端协同边缘计算领域。该方法首先利用数据转换器将各终端上传的可能受后门攻击污染的数据进行转换，以消除毒化数据的影响；其次，校正映射器对各边缘私有模型预测存在的异常后门行为进行校正和映射，以确保决策的准确性和可靠性；随后，各边缘节点使用联邦可信优化算法对数据转换器和校正映射器进行参数更新；最后，云端聚合器使用动态感知选择策略对边缘节点上传的参数进行聚合更新，并下发用于下一轮训练，如此交互以实现高效且安全的云边端协同决策。本发明主要利用数据转换器、校正映射器和云端聚合器三大核心模块，以增强云边端协同计算的安全性和鲁棒性。

本发明授权一种可防御后门攻击的云边端协同决策方法及其装置在权利要求书中公布了：1.一种可防御后门攻击的云边端协同决策方法，其特征在于，所述可防御后门攻击的云边端协同决策方法包括： S1：对各终端上传的可能受后门攻击污染的数据使用数据转换器进行转换，消除毒化数据的影响； S2：对得到的转换数据使用边缘节点私有模型进行预测，获得不确定预测结果； S3：对获得的不确定预测结果，使用校正映射器进行校正和映射，获得决策结果； S4：对获得的决策结果，各边缘节点使用联邦可信优化算法对数据转换器和校正映射器进行参数更新； S5：对各边缘节点上传的更新后的数据转换器和校正映射器参数，通过云端聚合器使用动态感知选择策略进行聚合更新，并下发用于下一轮训练，如此交互以实现云边端协同决策； 所述S4对获得的决策结果，各边缘节点使用联邦可信优化算法对数据转换器和校正映射器进行参数更新，步骤包括： S4.1：各边缘节点使用联邦可信优化算法对数据转换器和校正映射器进行优化，所述联邦可信优化算法为基于对比和校正知识蒸馏的联邦可信算法，具体为： 基于各边缘节点的私有模型对毒化数据集进行预测，得到私有模型预测的伪标签； 根据伪标签将样本分为正样本集合和负样本集合，所述正样本集合包含与目标样本预测结果相同的其他样本，所述负样本集合包含预测结果不同的样本； 设计损失函数，所述损失函数包括对比损失和校正知识蒸馏损失，并基于正样本集合和负样本集合对模型进行优化，从而选择可信的对比样本来调节数据转换器和校正映射器参数，以增强后门防御； S4.2：基于优化结果对数据转换器和校正映射器进行参数更新。

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