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龙图腾网获悉泰山学院申请的专利面向异构数据的个性化联邦学习安全与遗忘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：CN121390154B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511935447.2，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权面向异构数据的个性化联邦学习安全与遗忘方法及系统是由陶体伟;葛新雨;王叶;朱向彩;王浩淼;李秋玲;王家泰设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向异构数据的个性化联邦学习安全与遗忘方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向异构数据的个性化联邦学习安全与遗忘方法及系统，涉及人工智能及隐私保护计算技术领域，包括：获取多个客户端的身份标识及其对应的本地数据集；基于所述客户端的身份标识，通过中央超网络动态生成每个客户端的个性化模型参数；基于所述个性化模型参数在各客户端的本地数据集上进行训练，得到模型参数的变化量；基于所述模型参数的变化量更新所述超网络的参数；构建并维护多级样本池，包括正样本池、负样本池、历史负样本池和极端负样本池；基于所述样本池，通过在线对比学习机制对所述超网络进行并行净化处理，以抑制恶意客户端的影响或实现数据贡献的撤回。

本发明授权面向异构数据的个性化联邦学习安全与遗忘方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向异构数据的个性化联邦学习安全与遗忘系统，其特征在于，应用于图像数据领域，包括： 数据获取模块，用于获取多个客户端的身份标识及其对应的本地图像数据集； 超网络模块，用于基于所述客户端的身份标识，通过中央超网络动态生成每个客户端的个性化模型参数； 本地训练模块，用于基于所述个性化模型参数在各客户端的本地图像数据集上进行训练，得到模型参数的变化量； 超网络更新模块，用于基于所述模型参数的变化量更新所述超网络的参数； 样本池管理模块，用于构建并维护多级样本池，包括正样本池、负样本池、历史负样本池和极端负样本池； 净化处理模块，用于基于所述样本池，通过在线对比学习机制对所述超网络进行并行净化处理，以抑制恶意客户端的影响或实现数据贡献的撤回； 所述负样本池用于存储代表恶意行为的模型参数样本；所述历史负样本池专门用于存储恶意客户端的历史参数轨迹，提供更长时间跨度的恶意行为模式； 所述在线对比学习机制的步骤包括： 从样本池中采样正负样本批次； 计算待净化客户端参数与正负样本之间的相似度； 基于相似度构建对比损失函数，所述对比损失函数为： 其中，和分别为正负样本批次，和为样本权重，为温度参数，为相似度度量函数；表示待净化客户端i的当前模型参数，表示正样本中的模型参数，表示负样本中的模型参数； 通过最小化该损失函数对超网络进行修复，使其生成的恶意客户端参数远离负样本、接近正样本； 还包括防御阶段转换步骤： 监控恶意客户端的攻击成功率； 根据攻击成功率的阈值动态切换防御阶段，包括正常阶段、监控阶段和净化阶段； 在所述净化阶段，以并行方式执行正常客户端的训练更新和恶意客户端的净化修复。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人泰山学院，其通讯地址为：271000 山东省泰安市岱岳区东岳大街525号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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