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龍圖騰網(wǎng)恭喜合肥工業(yè)大學(xué)智能制造技術(shù)研究院申請(qǐng)的專利針對(duì)集群聯(lián)邦學(xué)習(xí)聚類過程的安全驗(yàn)證方法、終端及介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119646811B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510176178.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F21/56；該發(fā)明授權(quán)針對(duì)集群聯(lián)邦學(xué)習(xí)聚類過程的安全驗(yàn)證方法、終端及介質(zhì)是由石雷;許浩;唐海龍;張洋;錢定軍;顧程設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-18向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本針對(duì)集群聯(lián)邦學(xué)習(xí)聚類過程的安全驗(yàn)證方法、終端及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，公開了針對(duì)集群聯(lián)邦學(xué)習(xí)聚類過程的安全驗(yàn)證方法、終端及介質(zhì)。該方法獲取傳統(tǒng)集群聯(lián)邦學(xué)習(xí)的架構(gòu)，并按照特定聚類方案執(zhí)行集群聯(lián)邦學(xué)習(xí)任務(wù)；在執(zhí)行任務(wù)期間，將惡意客戶端即攻擊者部署于架構(gòu)中；攻擊者構(gòu)建近似受害者模型；構(gòu)建陰影數(shù)據(jù)集；生成預(yù)測(cè)集并用其訓(xùn)練元分類器；將陰影數(shù)據(jù)集輸入到受害者模型中，獲得預(yù)測(cè)輸出信息并將其輸入元分類器進(jìn)行分類以得到篩選好的數(shù)據(jù)集；使用數(shù)據(jù)集更新攻擊者模型并上傳至參數(shù)服務(wù)器，判斷攻擊者是否成功進(jìn)入受害者所在集群以驗(yàn)證聚類過程的安全性。本發(fā)明通過獨(dú)特的集群內(nèi)攻擊方式，使惡意客戶端更容易非法進(jìn)入特定集群，為不同聚類過程提供更為有效的安全驗(yàn)證。

本發(fā)明授權(quán)針對(duì)集群聯(lián)邦學(xué)習(xí)聚類過程的安全驗(yàn)證方法、終端及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.針對(duì)集群聯(lián)邦學(xué)習(xí)聚類過程的安全驗(yàn)證方法，其特征在于，包括：S1.按照特定聚類方案執(zhí)行集群聯(lián)邦學(xué)習(xí)任務(wù)，該任務(wù)的架構(gòu)由一個(gè)參數(shù)服務(wù)器和多個(gè)良性客戶端組成；S2.在執(zhí)行所述任務(wù)期間，將一個(gè)惡意客戶端即攻擊者部署于所述架構(gòu)中；攻擊者擁有一個(gè)輔助數(shù)據(jù)集Da，Da中包含與一個(gè)指定的良性客戶端即受害者相似的數(shù)據(jù)；S3.攻擊者竊聽到受害者的部分模型參數(shù)Wv，將Wv與參數(shù)服務(wù)器下發(fā)的簇模型參數(shù)Wc進(jìn)行加權(quán)，從而構(gòu)建近似受害者模型Mv；S4.將輔助數(shù)據(jù)集Da中的樣本依次輸入到近似受害者模型Mv中，根據(jù)輸出結(jié)果構(gòu)建陰影數(shù)據(jù)集Ds；S5.攻擊者構(gòu)建k個(gè)陰影模型，將陰影數(shù)據(jù)集Ds劃分為k組一一對(duì)應(yīng)的影子訓(xùn)練集Dtrain和影子測(cè)試集Dtest，然后使用影子訓(xùn)練集和影子測(cè)試集訓(xùn)練對(duì)應(yīng)的陰影模型；將每組影子訓(xùn)練集Dtrain和影子測(cè)試集Dtest中的樣本輸入到對(duì)應(yīng)的陰影模型中，得到預(yù)測(cè)度量以生成一個(gè)預(yù)測(cè)集Dpred；S6.使用預(yù)測(cè)集Dpred訓(xùn)練一個(gè)元分類器，將陰影數(shù)據(jù)集Ds輸入到受害者模型中，獲得預(yù)測(cè)輸出信息并將其輸入所述元分類器進(jìn)行分類以得到篩選好的數(shù)據(jù)集Df；S7.使用數(shù)據(jù)集Df更新攻擊者模型并上傳至參數(shù)服務(wù)器，判斷攻擊者是否成功進(jìn)入受害者所在集群以驗(yàn)證聚類過程的安全性。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人合肥工業(yè)大學(xué)智能制造技術(shù)研究院，其通訊地址為：230000 安徽省合肥市包河區(qū)花園大道369號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。