[发明专利]基于神经元分布特征的联邦学习中毒检测方法在审
| 申请号： | 202011459232.5 | 申请日： | 2020-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN112365005A | 公开（公告）日： | 2021-02-12 |
| 发明（设计）人： | 陈晋音;张龙源;刘涛;吴长安 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 曹兆霞 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经元分布特征的联邦学习中毒检测方法，包括以下步骤：(1)获取在客户端训练并上传的多个边缘模型，依据每个客户端对应的相邻几次上传的边缘模型的相似度，从每次上传的多个边缘模型筛选满足筛选要求的多个边缘模型作为候选中毒模型；(2)依据模型参数的分布状态，从候选中毒模型中筛选至少1个模型作为中毒模型，并剔除中毒模型，(3)根据样本数据和标签对中毒模型进行反演以得到中毒补丁数据，依据中毒补丁数据优化服务端的聚合模型参数，得到优化后的聚合模型，将优化后的聚合模型由服务端下发到客户端作为客户端的边缘模型，用于下一轮次的边缘训练。该联邦学习中毒检测方法能够快速检测中毒模型。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经元 分布 特征 联邦 学习 中毒 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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