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龍圖騰網恭喜安徽大學申請的專利一種面向拜占庭攻擊下魯棒聯邦學習的分布式壓縮隨機聚合方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119129776B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411269775.9，技術領域涉及：G06N20/00；該發明授權一種面向拜占庭攻擊下魯棒聯邦學習的分布式壓縮隨機聚合方法是由蘇延旭;龍昇波;黃大榮;孫長銀設計研發完成，并于2024-09-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種面向拜占庭攻擊下魯棒聯邦學習的分布式壓縮隨機聚合方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種面向拜占庭攻擊下魯棒聯邦學習的分布式壓縮隨機聚合方法，針對在大規模分布式集群上面臨的拜占庭式攻擊后的潛在漏洞，及多智能體信息通訊對通信帶寬和計算資源的影響，提出一種抵御攻擊并降低通信損耗的算法，實現系統魯棒穩定、通信高效和客戶端隱私安全。本算法將損失函數與懲罰項相結合，保持對拜占庭攻擊的彈性；引入參數壓縮算子，降低通信成本；量化權重和特征降維，降低數據維數或大小，加快算法收斂；上傳、下發的參數都經過有損壓縮，實現數據加密，確保隱私和安全性。具有抗干擾能力強，通信成本低，隱私安全性高的優點，可廣泛應用于多個領域，尤其適用于存在數據隱私需求高和通信資源受限的應用系統。

本發明授權一種面向拜占庭攻擊下魯棒聯邦學習的分布式壓縮隨機聚合方法在權利要求書中公布了：1.一種面向拜占庭攻擊下魯棒聯邦學習的分布式壓縮隨機聚合方法，其特征在于，包括：S1、初始化分布式壓縮隨機聚合算法DCR-SGDA的參數，并導入待分布的數據集進行預處理；設置全局目標函數和局部目標函數，具體為：全局目標函數：局部目標函數：其中，ω是整個分布式系統中所有節點參數的集合,每個節點i擁有自己的節點參數ωi；ξi為節點i的本地數據樣本；表示d維實數向量空間，即所有由d個實數組成的向量的集合；是節點i在本地的數據分布，每個節點i用更新自己的節點參數ωi；為計算期望，Fωi,ξi表示在本地數據樣本ξi上計算的損失函數，計算期望用于評估節點參數ωi在本地數據樣本ξi上的平均損失；λ||ωi-ω0||1是正則化項；ω0是服務器參數；S2、服務器將其參數廣播分布到所有節點上，服務器對參數進行多次迭代；S3、對于第k次迭代，服務器接收來自各個節點的節點參數并計算服務器的隨機梯度值所述節點參數包括來自正常節點的參數和來自拜占庭節點的參數S4、根據步驟S3中服務器的隨機梯度值按照壓縮算子對其進行壓縮，得到服務器壓縮后的梯度值S5、基于服務器壓縮后的梯度對服務器參數進行下一次迭代更新，并將更新后的服務器參數廣播分布到所有節點上；S6、對于第k次迭代，各個節點將其節點參數發送給服務器，接收第k次迭代的服務器參數計算各個節點的隨機梯度值并同樣進行壓縮得到各個節點壓縮后的梯度值S7、基于每個節點壓縮后的隨機梯度對各個節點參數進行下一次迭代更新，再將更新后的各個節點參數上傳到服務器；S8、重復迭代，直到算法收斂，實現全局目標函數最小化，得到最優參數。

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