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龙图腾网恭喜福建师范大学;中国热带农业科学院热带生物技术研究所申请的专利一种用于恶意客户端识别和投毒攻击恢复的联邦学习方法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：CN119520168B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202510077535.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种用于恶意客户端识别和投毒攻击恢复的联邦学习方法是由汪晓丁;阙友雄;许力;吴期滨;熊金波;林丽美;黄艳泽;叶滨设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于恶意客户端识别和投毒攻击恢复的联邦学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于恶意客户端识别和投毒攻击恢复的联邦学习方法，包括步骤：将联邦学习中的全局模型更新数据进行预处理，使用柯西平均值定理预测每个客户端的模型更新，填补异构模型中缺失的通道，并计算每个客户端的可疑分数，使用多重指标合作识别恶意客户端；在检测到恶意客户端后，通过选择性存储的历史信息和自适应模型回滚策略，确定合适的模型回滚点；服务器校准客户端更新，从被污染的模型中恢复出一个准确的全局模型。本发明在保护数据隐私、增强模型安全性的同时减少存储和计算资源的需求。

本发明授权一种用于恶意客户端识别和投毒攻击恢复的联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.一种用于恶意客户端识别和投毒攻击恢复的联邦学习方法，其特征在于：其包括步骤：S1、将联邦学习中的全局模型更新数据进行预处理，使用柯西平均值定理预测每个客户端的模型更新，填补异构模型中缺失的通道，并计算每个客户端的可疑分数，使用多重指标合作识别恶意客户端；S2、在检测到恶意客户端后，通过选择性存储的历史信息和自适应模型回滚策略确定合适的模型回滚点；S3、服务器校准客户端更新，从被污染的模型中恢复出一个准确的全局模型；步骤S3具体步骤如下：步骤S3-1、计算选定轮次中的每个客户端c的贡献分数如下： （17）；步骤S3-2、选择贡献分数最高的客户端： （12）；其中，表示客户端c在第b轮、第i层的更新向量，为选择的阈值，贡献分数达到或超过的客户端更新向量被选择；步骤S3-3、模型填充：生成每个客户端的预测更新，计算实际更新和预测更新之间的差异，填补缺失的通道；步骤S3-4、更新校准：将选择后的每个客户端更新向量进行标准化： （13）；其中，表示客户端在层j上的更新向量，表示客户端在层j上的参考向量；步骤S3-5、更新聚合：聚合来自高贡献客户端的更新形成新的全局模型更新，具体表达式如下： （14）；其中，A为聚合函数，是校准后的全局梯度，表示第轮选择并去除恶意客户端的集合，表示客户端集合的数据集；步骤S3-6、模型更新：基于聚合更新和从前一轮恢复中获得的校准全局模型来更新下一轮校准的全局模型，如下所示： （15）；其中，是更新后的全局模型，是当前的全局模型；步骤S3-7、服务器和良性客户端重复步骤S3-3至步骤S3-6，直到所有的历史梯度被校准。

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福建师范大学;中国热带农业科学院热带生物技术研究所，其通讯地址为：350108 福建省福州市大学城科技路1号福建师范大学旗山校区；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”。