[发明专利]一种基于特征训练的联邦学习中毒防御方法和装置在审
| 申请号： | 202211722198.5 | 申请日： | 2022-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN116028933A | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 陈晋音;刘涛;李明俊 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06N3/098;G06N3/084 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 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特征训练的联邦学习中毒防御方法和装置，利用联邦学习中泛化平均的思想，防御过程与训练过程结合，简单而高效；通过模型中间层的嵌入特征模糊中毒特征；隔离本地训练特征与全局学习特征，降低全局模型学习到中毒特征的概率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 训练 联邦 学习 中毒 防御 方法 装置 | ||
【主权项】：
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