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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于DCT的联邦学习拜占庭参与方检测方法、系统、设备及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：CN116707947B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202310767215.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于DCT的联邦学习拜占庭参与方检测方法、系统、设备及介质是由郭晶晶;熊宇鹏;马勇;刘志全;李佳星设计研发完成，并于2023-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DCT的联邦学习拜占庭参与方检测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：一种基于DCT的联邦学习拜占庭参与方检测方法、系统、设备及介质，其方法利用DCT将模型梯度转换到频域进行分析，并通过分析频谱图的能量分布差异对拜占庭参与方进行检测，从而避免拜占庭参与方生成的恶意模型梯度参数对全局模型带来的负面影响，以保证全局模型的完整性并提高联邦学习系统的鲁棒性；其系统、设备及介质基于DCT的联邦学习拜占庭参与方检测方法，对拜占庭参与方进行检测；本发明可以在任意拜占庭参与方比例，且参与方本地数据Non‑IID的条件下依然进行准确检测，检测准确度高，具有适用性广，可靠性高的优点。

本发明授权一种基于DCT的联邦学习拜占庭参与方检测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于DCT的联邦学习拜占庭参与方检测方法，其特征在于，利用DCT将本地模型参数基于频率分解成不同幅度和频率的余弦函数之和；通过DCT变换，将本地模型参数转换成其对应的频谱图，从而得到该本地模型参数在不同频率下的能量分布情况；然后通过分析频谱图的能量分布差异对拜占庭参与方进行检测； 具体包括以下步骤： 步骤1、服务器初始化全局模型，将该全局模型下发给各个参与方； 步骤2、参与方基于最新全局模型使用本地数据进行模型训练，得到更新的本地模型，并将本地模型参数上传至服务器； 步骤3、异常检测，服务器接收到各个参与方的本地模型参数后，对本地模型参数信息进行DCT计算，得到对应本地模型参数的频谱图；然后计算频谱图的能量分布，将能量分布差异值超过设定阈值的本地模型标记为恶意本地模型，将能量分布差异值未超过设定阈值的本地模型标记为正常参与方；正常参与方信息将被存储在正常参与方列表中； 步骤4、服务器根据步骤3中正常参与方列表的信息，将正常参与方上传的本地模型通过联邦平均的聚合规则聚合成全局模型，并将该全局模型下发给各个参与方。

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