面向联邦学习投毒攻击的防御方法、装置、设备及介质.pdfVIP

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2023-08-02 发布于四川
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本发明提供了一种面向联邦学习投毒攻击的防御方法、装置、设备及介质，包括：从多个客户端中获取本地数据对应的第一特征嵌入信息，本地数据预存在客户端中，各个客户端中的本地数据为总训练样本的不相交的样本子集；对第一特征嵌入信息与预存的本地数据对应的数据标签进行互信息计算；根据计算得到的互信息对第一特征嵌入信息进行异常特征嵌入剔除，并将剔除后的第一特征嵌入信息作为正常特征嵌入信息；基于正常特征嵌入信息对预存的顶部模型进行训练，以优化顶部模型参数。本发明能够在不借助辅助数据以及不接触客户端底部模型的条件下实

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116527393 A (43)申请公布日 2023.08.01 (21)申请号 202310662319.X (22)申请日 2023.06.06 (71)申请人北京交通大学

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