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龙图腾网恭喜合肥工业大学智能制造技术研究院申请的专利针对集群联邦学习聚类过程的安全验证方法、终端及介质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：CN119646811B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202510176178.X，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权针对集群联邦学习聚类过程的安全验证方法、终端及介质是由石雷;许浩;唐海龙;张洋;钱定军;顾程设计研发完成，并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对集群联邦学习聚类过程的安全验证方法、终端及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及机器学习技术领域，公开了针对集群联邦学习聚类过程的安全验证方法、终端及介质。该方法获取传统集群联邦学习的架构，并按照特定聚类方案执行集群联邦学习任务；在执行任务期间，将恶意客户端即攻击者部署于架构中；攻击者构建近似受害者模型；构建阴影数据集；生成预测集并用其训练元分类器；将阴影数据集输入到受害者模型中，获得预测输出信息并将其输入元分类器进行分类以得到筛选好的数据集；使用数据集更新攻击者模型并上传至参数服务器，判断攻击者是否成功进入受害者所在集群以验证聚类过程的安全性。本发明通过独特的集群内攻击方式，使恶意客户端更容易非法进入特定集群，为不同聚类过程提供更为有效的安全验证。

本发明授权针对集群联邦学习聚类过程的安全验证方法、终端及介质在权利要求书中公布了：1.针对集群联邦学习聚类过程的安全验证方法，其特征在于，包括：S1.按照特定聚类方案执行集群联邦学习任务，该任务的架构由一个参数服务器和多个良性客户端组成；S2.在执行所述任务期间，将一个恶意客户端即攻击者部署于所述架构中；攻击者拥有一个辅助数据集Da，Da中包含与一个指定的良性客户端即受害者相似的数据；S3.攻击者窃听到受害者的部分模型参数Wv，将Wv与参数服务器下发的簇模型参数Wc进行加权，从而构建近似受害者模型Mv；S4.将辅助数据集Da中的样本依次输入到近似受害者模型Mv中，根据输出结果构建阴影数据集Ds；S5.攻击者构建k个阴影模型，将阴影数据集Ds划分为k组一一对应的影子训练集Dtrain和影子测试集Dtest，然后使用影子训练集和影子测试集训练对应的阴影模型；将每组影子训练集Dtrain和影子测试集Dtest中的样本输入到对应的阴影模型中，得到预测度量以生成一个预测集Dpred；S6.使用预测集Dpred训练一个元分类器，将阴影数据集Ds输入到受害者模型中，获得预测输出信息并将其输入所述元分类器进行分类以得到筛选好的数据集Df；S7.使用数据集Df更新攻击者模型并上传至参数服务器，判断攻击者是否成功进入受害者所在集群以验证聚类过程的安全性。

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