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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利联邦学习中毒攻击的双重防御方法和系统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：CN119377958B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411509840.0，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权联邦学习中毒攻击的双重防御方法和系统是由王瑞锦;王金波;李冬芬;张凤荔;赖金山;孙鹏钊设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本联邦学习中毒攻击的双重防御方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种联邦学习中毒攻击的双重防御方法和系统，基于联邦学习框架，包括S100、全知识蒸馏防御阶段：使用全知识蒸馏的方法将终端节点本地模型的知识转移到边缘服务器上的学生模型，然后测试学生模型的学习率，根据设定阈值判断终端节点是否为恶意节点，若是，则阻止该终端节点参与联邦学习框架；S200、原型甄别防御阶段：在边缘服务器上维护一个原型甄别模型，用于鉴别终端节点上传的原型是否正确，若不正确，则拒绝该原型参与聚合，若正确，则允许该原型参与聚合并利用该原型对原型甄别模型进行持续训练。本发明通过全知识蒸馏和原型甄别排除错误的原型，能够有效防御联邦原型学习的原型中毒攻击。

本发明授权联邦学习中毒攻击的双重防御方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种联邦学习中毒攻击的双重防御方法，其特征在于，基于联邦学习框架，包括以下步骤： S100、全知识蒸馏防御阶段：使用全知识蒸馏的方法将终端节点本地模型的知识转移到边缘服务器上的学生模型，然后测试学生模型的学习率，根据设定阈值判断终端节点是否为恶意节点，若是，则阻止该终端节点参与联邦学习框架； 其中全知识蒸馏的方法包括： 将终端节点的本地模型作为教师模型输出概率分布的软标签，以帮助学生模型进行学习； 在软标签的生成中引入温度参数，以提高对教师模型的知识提取； 利用教师模型输出的软标签去监督训练学生模型，使学生模型学习到教师模型的知识； 上述过程中，软标签由softmax函数产生，该softmax函数表示为： 式中，qi表示终端节点i产生的软标签，zi表示教师模型的原始输出值，j为标签类别； 引入温度参数T后的softmax函数表示为： 学生模型的损失函数Ffull_kd表示为： 式中，KL表示KL散度函数，soft_label表示教师模型生成的软标签，softmaxlogitsT表示学生模型的预测标签； 边缘服务器利用测试数据集验证学生模型的准确率，并计算学生模型的学习率＝学生模型准确率教师模型准确率； 判断学生模型的学习率是否低于预先配置的学习率阈值，若是，则认为该终端节点为恶意节点，否则认为该终端节点为诚实终端节点，允许诚实终端节点向边缘服务器上传训练过的原型； S200、原型甄别防御阶段：在边缘服务器上维护一个原型甄别模型，用于鉴别终端节点上传的原型是否正确，若不正确，则拒绝该原型参与聚合，若正确，则允许该原型参与聚合并利用该原型对原型甄别模型进行持续训练。

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