重庆邮电大学向洋辉获国家专利权
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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种对抗恶意节点具有鲁棒性的人工智能聚合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：CN119652582B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411752061.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种对抗恶意节点具有鲁棒性的人工智能聚合方法是由向洋辉;崔太平;宋嘉杰;周致彤;程扬;孙嘉悦;曾传毅;刘文浩设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种对抗恶意节点具有鲁棒性的人工智能聚合方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种对抗恶意节点具有鲁棒性的人工智能聚合方法，属于移动通信技术领域。该方法通过改变传统的联邦学习聚合方式，采用几何中位数算法进行全局模型聚合，同时设计异步时间加权机制，对用户陈旧的全局模型参数加以利用，减少恶意节点在某次聚合时由于数量过多而对几何中位数聚合算法造成击穿的概率。设计的算法可以降低全局模型在被恶意节点攻击时受到的影响，具有重要的实际应用价值。
本发明授权一种对抗恶意节点具有鲁棒性的人工智能聚合方法在权利要求书中公布了：1.一种对抗恶意节点具有鲁棒性的人工智能聚合方法，令全体用户数量为N，用户n向中心服务器上传的数据为，为用户n的k值，k值表示用户基于第k轮的全局模型进行本地训练得到的模型参数的轮次；即是用户基于第轮的全局模型进行本地训练得到的模型参数，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤101：服务器向客户端发起学习任务，将初始全局模型参数发送给全体用户；创建一个用于储存所有用户上传数据的集合； 步骤102：检查集合中的所有用户数据的k值，决定是否删除该用户的数据； 步骤103：执行自适应等待异步联邦学习算法接收用户数据；当中心服务器收集到用户上传的最新的模型参数时，检索该集合中是否存在该用户的历史数据，如果存在，则将该历史数据替换掉；如果不存在则将该用户上传的数据添加到集合中； 步骤104：结束自适应等待收集用户数据环节；对集合中的数据进行全局模型聚合； 步骤105：检查全局模型是否达到任务终止条件，若达到则停止联邦学习任务，否则返回步骤102。
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