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龙图腾网恭喜国网河北省电力有限公司信息通信分公司;国家电网有限公司申请的专利联邦学习的后门攻击防御方法及装置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：CN113779563B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202110897437.X，技术领域涉及：G06F21/55；该发明授权联邦学习的后门攻击防御方法及装置是由杨会峰;辛锐;陈连栋;郭少勇;魏勇;阮琳娜;程凯设计研发完成，并于2021-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本联邦学习的后门攻击防御方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种联邦学习的后门攻击防御方法及装置，该方法包括：建立基于联邦学习的图像分类模型并进行训练；根据训练得到的图像分类模型进行待分类图像的分类处理；模型训练方式为：分别获取各客户端在目标轮模型学习中得到的目标模型更新维度的初始局部模型参数；基于各初始局部模型参数的平均值和标准差，确定各初始局部模型参数中的异常值；将异常值所对应的客户端的初始局部模型参数均更新为各初始局部模型参数的平均值，得到各客户端新的局部模型参数；对各新的局部模型参数求取平均值，得到目标轮模型学习对应目标模型更新维度的聚合模型参数。从而能够使得训练得到的模型保持良好的性能，保证了模型在实际应用时的准确性。

本发明授权联邦学习的后门攻击防御方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种联邦学习的后门攻击防御方法，其特征在于，包括：建立基于联邦学习的图像分类模型并进行训练；根据训练得到的图像分类模型进行待分类图像的分类处理；其中，图像分类模型训练方式如下：针对目标轮模型学习，分别获取各客户端在所述目标轮模型学习中得到的目标模型更新维度的初始局部模型参数；基于各初始局部模型参数的平均值和标准差，确定各初始局部模型参数中的异常值；将异常值所对应的客户端的初始局部模型参数均更新为所述各初始局部模型参数的平均值，得到各客户端新的局部模型参数；对各所述新的局部模型参数求取平均值，得到所述目标轮模型学习对应所述目标模型更新维度的聚合模型参数；基于各轮模型学习对应的各模型更新维度的聚合模型参数，训练完毕后得到图像分类模型；所述基于各初始局部模型参数的平均值和标准差，确定各初始局部模型参数中的异常值，包括：若确定目标初始局部模型参数与所述各初始局部模型参数的平均值之间的差值大于或等于所述标准差的预设倍数，则将所述目标初始局部模型参数的值确定为异常值，所述预设倍数为3，各所述初始局部模型参数的分布遵循高斯分布。

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