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申请/专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
摘要：本发明涉及网络信息安全技术领域，尤其涉及一种面向异构数据的对抗样本鲁棒性联邦学习方法及系统，服务端设计与向客户端分发后门触发器和双射映射关系；客户端在本地数据集中嵌入后门触发器并映射其标签，生成后门样本；服务端向客户端分发全局模型，客户端在本地干净样本及嵌入触发器的后门样本上训练局部模型，在训练过程中引入监督对比学习；模型收敛后，客户端上传参数至服务端进行全局聚合，经过多轮迭代，获得能抵御联邦对抗样本攻击的全局模型。本发明将样本源类标签映射到特定目标类标签，增强模型面向对抗攻击的鲁棒性，并引入监督对比学习，提升模型在异构数据上的表示能力，使特征表示具有更强的泛化能力。
主权项：1.一种面向异构数据的对抗样本鲁棒性联邦学习方法，其特征在于，包含：服务端设计与向客户端分发后门触发器和双射映射关系；客户端在本地数据集中嵌入后门触发器并映射其标签，生成后门样本；服务端向客户端分发全局模型，客户端在本地干净样本及嵌入触发器的后门样本上训练局部模型，在训练过程中引入监督对比学习；模型收敛后，客户端上传参数至服务端进行全局聚合，经过多轮迭代，获得能抵御联邦对抗样本攻击的全局模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 面向异构数据的对抗样本鲁棒性联邦学习方法及系统
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