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龙图腾网恭喜杭州榕数科技有限公司申请的专利一种基于特征对抗的联邦学习中毒检测方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112883377B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110203320.7，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权一种基于特征对抗的联邦学习中毒检测方法和装置是由伍一鸣;张旭鸿设计研发完成，并于2021-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征对抗的联邦学习中毒检测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征对抗的联邦学习中毒检测方法和装置，包括：将每轮参数训练的所有客户端划分为良性客户端和防御客户端，并为防御客户端配置防御补丁数据集；每轮训练时，良性客户端利用本地数据集优化良性模型，防御客户端利用防御补丁数据集和本地数据优化防御模型，服务端聚合所有良性模型和防御模型得到联邦学习模型；多轮训练结束后，最后一轮的联邦学习模型用于中毒样本的检测，在检测时，依据测试样本在联邦学习模型中的目标标签的预测结果，与最佳防御补丁数据添加到测试样本中后在在联邦学习模型中的防御目标标签的预测结果是否满足标签映射关系，来判断测试样本是否中毒，即实现联邦学习中毒检测。

本发明授权一种基于特征对抗的联邦学习中毒检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于特征对抗的联邦学习中毒检测方法，其特征在于，包括以下步骤：将每轮参数训练的所有客户端划分为良性客户端和防御客户端，并为每个防御客户端配置防御补丁数据集；每轮训练时，良性客户端利用本地数据集优化良性模型，防御客户端从防御补丁数据集中筛选使模型的信息熵含量最大的最佳防御补丁数据集后，利用最佳防御补丁数据集和本地数据集联合优化防御模型，服务端聚合所有良性模型和防御模型得到联邦学习模型；多轮训练结束后，最后一轮的联邦学习模型用于中毒样本的检测，在检测时，依据测试样本在联邦学习模型中的目标标签的预测结果，与最佳防御补丁数据添加到测试样本中后在联邦学习模型中的防御目标标签的预测结果是否满足标签映射关系，来判断测试样本是否中毒，即实现联邦学习中毒检测。

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