恭喜江南大学吴琼获国家专利权
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龙图腾网恭喜江南大学申请的专利一种可防御拜占庭攻击的异步联邦优化方法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：CN116542342B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202310553063.9，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种可防御拜占庭攻击的异步联邦优化方法是由吴琼;王思远;张翠;李正权设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种可防御拜占庭攻击的异步联邦优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种可防御拜占庭攻击的异步联邦优化方法，其包括：配置可信数据集DRSU至路边单元；选择异步联邦聚合所需的车辆；被选择的车辆从路边单元处下载全局模型，路边单元复制全局模型；被选择的车辆利用本地数据训练下载的全局模型，得到车辆本地模型以及车辆损失值Lwk；路边单元利用可信数据集DRSU训练复制的全局模型，得到路边本地模型以及路边损失值LRSU；被选择的车辆将车辆本地模型以及车辆损失值Lwk上传到路边单元；当满足Lwk≤βR·LRSU时，将车辆本地模型与全局模型联邦聚合，得到更新的全局模型；其中，βR为预设参数。本发明能够有效筛选出被恶意攻击的车辆，从而避免全局模型精度受影响。
本发明授权一种可防御拜占庭攻击的异步联邦优化方法在权利要求书中公布了：1.一种可防御拜占庭攻击的异步联邦优化方法，其特征在于，包括：配置可信数据集至路边单元；选择异步联邦聚合所需的车辆；被选择的车辆从所述路边单元处下载全局模型，所述路边单元复制所述全局模型；被选择的车辆利用本地数据训练下载的全局模型，得到车辆本地模型以及车辆损失值，并将所述车辆本地模型以及车辆损失值上传到路边单元；所述路边单元利用所述可信数据集训练复制的全局模型，得到路边本地模型以及路边损失值；当车辆本地模型损失值以及路边损失值满足时，将所述车辆本地模型与全局模型联邦聚合，得到更新的全局模型，否则，舍弃所述车辆本地模型，并返回异步联邦聚合所需车辆的步骤；其中，为预设参数。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江南大学，其通讯地址为：214122 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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