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申请/专利权人：武汉理工大学
摘要：本发明公开了一种异步联邦学习框架下的后门攻击的防御方法，该方法包括以下步骤：1服务器在初始时刻将初始的全局模型发送给所有客户端进行训练，而对于非初始时刻t，服务端将更新后的全局模型发送给最近上传其局部模型到服务器的客户端；2客户端在获取全局模型后，在每个客户端中训练更新参数，得到更新后的局部模型；3客户端训练完成后将更新后的局部模型发送给服务端；4服务端聚合，获得更新后的全局模型。本发明的服务端聚合策略只需要计算局部模型和全局模型之间参数各维度之间的距离，计算量小，对模型的正常性能影响小。
主权项：1.一种异步联邦学习框架下的后门攻击的防御方法，其特征在于，包括以下步骤：1服务器在初始时刻将初始的全局模型W0发送给所有客户端进行训练，而对于非初始时刻t，服务器将更新后的全局模型Wt发送给最近上传其局部模型到服务器的客户端i；2客户端i在获取全局模型后，在每个客户端中训练更新参数，得到更新后的局部模型3客户端i训练完成后将更新后的局部模型发送给服务端；4服务端聚合，获得更新后的全局模型；服务端聚合时采用以下聚合策略：服务端将客户端上传的局部模型参数与现有的全局模型参数逐维度进行比较，若某一维度差异超过设定阈值，则放弃该维度的更新，若相应维度变化未超过设定阈值，则正常进行聚合更新。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉理工大学 一种异步联邦学习框架下的后门攻击的防御方法
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