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申请/专利权人：中山大学
摘要：本发明公开了一种适用于动态联邦学习的女巫攻击检测方法、系统及设备，该方法包括：对动态联邦学习中任意两个客户端的局部模型进行相似度计算，并根据计算结果将所有客户端分为诚实客户端和可疑客户端；根据诚实客户端对每个可疑客户端进行模型准确度验证，并根据验证结果将可疑客户端分为可疑转诚实客户端和恶意客户端；根据每个客户端的分类结果累计值，对客户端进行信誉分数计算，得到每个客户端的信誉分数；根据信誉分数，并按照权重调整规则调整每个诚实客户端和可疑转诚实客户端的局部模型聚合权重。本发明能够有效检测在动态联邦学习中女巫攻击所控制的客户端；有效限制恶意客户端的行动，从而减小动态联邦学习下女巫攻击对模型训练影响。
主权项：1.一种适用于动态联邦学习的女巫攻击检测方法，其特征在于，包括：对动态联邦学习中任意两个客户端的局部模型进行相似度计算，并根据计算结果将所有客户端分为诚实客户端和可疑客户端；根据所述诚实客户端对每个所述可疑客户端进行模型准确度验证，并根据验证结果将所述可疑客户端分为可疑转诚实客户端和恶意客户端；根据每个客户端的分类结果累计值，对所述客户端进行信誉分数计算，得到每个所述客户端的信誉分数；所述分类结果累计值包括被分类为诚实客户端的次数、被分类为可疑转诚实客户端的次数和被分类为恶意客户端的次数；根据所述信誉分数，并按照权重调整规则调整每个所述诚实客户端和所述可疑转诚实客户端的局部模型聚合权重。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 适用于动态联邦学习的女巫攻击检测方法、系统及设备
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