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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利面向纵向联邦学习的后门检测与修复方法及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：CN120408164B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510913732.8，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权面向纵向联邦学习的后门检测与修复方法及系统是由花忠云;廖清;刘欣睿设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向纵向联邦学习的后门检测与修复方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供面向纵向联邦学习的后门检测与修复方法及系统，涉及数据处理领域，方法包括：获取包括完整样本的辅助数据集；构建K‑1个替代模型用于模拟其余参与方持有的特征提取模型，基于辅助数据集对替代模型、本地持有的特征提取模型和任务输出模型进行更新；基于完整样本特征以及本地持有的更新后的特征提取模型，得到本地嵌入向量，获取其余参与方生成的待检测嵌入向量；将待检测嵌入向量和本地嵌入向量组合后输入至更新后的任务输出模型中，得到预测结果，基于预测结果确定后门嵌入向量；基于本地持有的更新后特征提取模型和后门嵌入向量对应的替代模型对后门嵌入向量进行修复。本发明可以实现对纵向联邦学习系统中的后门进行检测和修复。

本发明授权面向纵向联邦学习的后门检测与修复方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向纵向联邦学习的后门检测与修复方法，其特征在于，包括： 获取辅助数据集，所述辅助数据集中包括多个完整样本，所述完整样本包括完整样本特征以及对应的标签； 构建K-1个替代模型，所述替代模型用于模拟纵向联邦学习的其余参与方持有的特征提取模型，基于所述辅助数据集对所述替代模型以及本地参与方持有的特征提取模型和任务输出模型进行更新，K为参与纵向联邦学习的参与方的数量； 基于所述辅助数据集中的所述完整样本特征以及本地参与方持有的更新后的特征提取模型，得到本地嵌入向量，获取各个所述其余参与方基于待预测对象生成的待检测嵌入向量； 将检测向量组合输入至更新后的所述任务输出模型中，得到所述任务输出模型输出的各个预测结果，基于所述预测结果确定后门嵌入向量，所述检测向量组合包括所述本地嵌入向量以及一个所述待检测嵌入向量； 基于本地参与方持有的更新后的特征提取模型和所述后门嵌入向量对应的所述替代模型，对所述后门嵌入向量进行修复； 所述基于所述预测结果确定后门嵌入向量，包括： 基于所述预测结果计算熵值，所述熵值反映所述检测向量组合中的所述待检测嵌入向量的可信度； 当所述熵值小于预设阈值时，确定所述检测向量组合中包括的所述待检测嵌入向量为所述后门嵌入向量； 所述基于本地参与方持有的更新后的特征提取模型和所述后门嵌入向量对应的所述替代模型，对所述后门嵌入向量进行修复，包括： 基于如下公式对所述后门嵌入向量进行修复： ； 其中，表示修复后的所述后门嵌入向量，表示所述本地参与方基于持有的更新后的特征提取模型对所述待预测对象提取的嵌入向量，，当k=1时，表示从所述完整样本特征中按照所述本地参与方持有的特征维度提取的样本特征，表示本地参与方持有的更新后的特征提取模型，当k=2,…,K-1时，表示从所述完整样本特征中按照第k个所述替代模型对应的所述参与方持有的特征维度提取的样本特征，表示所述本地参与方持有的更新后的第k个替代模型，d表示所述本地参与方的嵌入维度。

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