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龙图腾网获悉苏州网智通科技有限公司申请的专利一种针对联邦学习的中毒攻击的防御方法、装置及存储介质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：CN114647847B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202210171005.5，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权一种针对联邦学习的中毒攻击的防御方法、装置及存储介质是由张勇;张曌设计研发完成，并于2022-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对联邦学习的中毒攻击的防御方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种针对联邦学习的中毒攻击的防御方法、装置及存储介质，所述方法的步骤包括，获取本地模型在本地训练过程中的损失函数值和在每次迭代中每个参数排位处的参数数值更新量；基于参数数值更新量和损失函数值计算每个参数排位对于模型损失变化的变化贡献值；在每个本地模型的参数排位中筛选出第一预设个数个变化贡献值较大参数排位，建立每个本地模型的第一参数排位集；基于参数排位在第一参数排位集中的出现频次，筛选出频次较高的第二预设个数个参数排位，建立为第二参数排位集；基于第二参数排位集定位每个本地模型中的模型参数，基于模型参数计算本地模型之间的正则化亲密度，基于正则化亲密度计算中毒概率参数。

本发明授权一种针对联邦学习的中毒攻击的防御方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种针对联邦学习的中毒攻击的防御方法，其特征在于，所述方法基于分布式架构，所述分布式架构包括服务器端和与服务器端相连接的多个节点端，所述方法的步骤包括， 获取处于节点端的本地模型在本地训练过程中每次迭代所计算出的损失函数值和在每次迭代中每个参数排位处的参数数值更新量； 基于参数数值更新量和损失函数值计算每个参数排位对于模型损失变化的变化贡献值； 在每个本地模型的参数排位中筛选出第一预设个数个变化贡献值较大参数排位，建立每个本地模型的第一参数排位集； 基于每个参数排位在所有第一参数排位集中的出现频次，筛选出频次较高的第二预设个数个参数排位，建立为第二参数排位集； 基于第二参数排位集定位每个本地模型中的模型参数，基于模型参数计算本地模型之间的正则化亲密度，基于每个本地模型与其他本地模型之间的正则化亲密度计算中毒概率参数； 基于本地模型对应的中毒概率参数和预设的中毒概率阈值确定该本地模型是否中毒，若该本地模型被判定为中毒，则该节点端上传至服务端的模型参数不参与服务端的聚合计算。

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