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龙图腾网恭喜西安交通大学申请的专利一种抗投毒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：CN119520170B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202510088424.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种抗投毒的联邦学习方法是由李吉亮;唐伟;薛佳雯;董城宜;苏院;纪守领;刘小垒;于登秀设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种抗投毒的联邦学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种抗投毒的联邦学习方法，包括：非交互密钥生成随机共享密钥；哈希函数与随机共享密钥生成共享随机数；共享随机数保证共享输入数据的有效性；第一、第二和第三服务器验证相关性数据的一致；排除相关性数据不一致的服务器；通过相关性数据过滤异常梯度；对所有合法梯度进行聚合完成模型更新。本发明采用三服务器模型构建了一个客户端友好的框架，保证输出交付。使用一致性检查来检测异常行为。利用一致性检查来实现输入和输出的验证检测，防止恶意服务器与恶意客户端串通，聚合投毒梯度。

本发明授权一种抗投毒的联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.一种抗投毒的联邦学习方法，其特征在于，包括：通过非交互密钥生成随机共享密钥；通过哈希函数与所述随机共享密钥生成共享随机数；通过所述共享随机数保证共享输入数据的一致性；第一服务器生成相关性数据发送到第二服务器和第三服务器；所述第一服务器、第二服务器和第三服务器验证所述相关性数据的一致；排除所述第一服务器、第二服务器和第三服务器中所述相关性数据不一致的服务器；所述第一服务器、第二服务器和第三服务器通过所述相关性数据过滤异常梯度；所述第一服务器、第二服务器和第三服务器对所有合法梯度进行聚合完成模型更新；相关性随机生成：在该阶段，第一服务器负责生成所需的相关性数据，包括OT和平方相关性数据，生成的相关性数据通过LocalOT算法分发给其他服务器，确保在不泄露客户端梯度的前提下，为后续的L2范数计算提供支持，各服务器协作验证相关性数据的一致性，以确保数据的随机性和正确性，从而为L2范数防御机制奠定基础。

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