一种对抗模型中毒攻击的个性化联邦学习方法

被引：0
专利类型：
发明
申请号：
CN202311487763.9
申请日：
2023-11-09
公开(公告)号：
CN117454330A
公开(公告)日：
2024-01-26
发明(设计)人：
孙乐 田静
申请人：
南京信息工程大学
申请人地址：
210044 江苏省南京市江北新区宁六路219号
IPC主分类号：
G06F21/10
IPC分类号：
G06F18/241 G06N3/098 G06N3/0464 G06N3/0499 G06N3/0495
代理机构：
南京纵横知识产权代理有限公司 32224
代理人：
林青
法律状态：
公开
国省代码：
浙江省 宁波市
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法律状态
法律状态公告日 法律状态 法律状态信息
2024-01-26 公开 公开
2024-02-13 实质审查的生效 实质审查的生效IPC(主分类):G06F 21/10申请日:20231109
共 50 条
[1]   一种基于本地模型差异的个性化联邦学习方法 [P]. 
古天龙 ;
支太行 ;
包旭光 ;
常亮 .
中国专利 :CN117829317A ,2024-04-05
[2]   基于共享模型的个性化联邦学习方法和系统 [P]. 
熊黎丽 ;
王思博 ;
沈俊宇 ;
侯锋 .
中国专利 :CN120494124A ,2025-08-15
[3]   一种个性化联邦学习方法及学习系统 [P]. 
高永强 ;
陈佳 .
中国专利 :CN119670850A ,2025-03-21
[4]   基于混合专家模型的个性化联邦学习方法 [P]. 
郭斌彬 ;
肖丹阳 ;
吴维刚 .
中国专利 :CN112560991A ,2021-03-26
[5]   面向后门攻击的鲁棒个性化联邦学习方法 [P]. 
林莉 ;
赵云飞 ;
沈薇 ;
宋传兰 ;
钱程 .
中国专利 :CN117807597A ,2024-04-02
[6]   基于集成模型的个性化联邦学习方法及装置 [P]. 
黄联芬 ;
谢浩宇 ;
范旭伟 ;
陈学林 ;
李王明卉 .
中国专利 :CN115600692A ,2023-01-13
[7]   基于模型参数异步更新的个性化联邦学习方法 [P]. 
吴兰 ;
张亚可 .
中国专利 :CN115115021A ,2022-09-27
[8]   一种基于同态加密的个性化联邦学习方法 [P]. 
许盛伟 ;
郑惠敏 ;
杨皓清 .
中国专利 :CN120498629A ,2025-08-15
[9]   基于模型参数异步更新的个性化联邦学习方法 [P]. 
吴兰 ;
张亚可 .
中国专利 :CN115115021B ,2025-04-11
[10]   一种基于元学习的个性化联邦学习方法 [P]. 
刘亮 ;
马华东 ;
高雨佳 ;
王鹏飞 .
中国专利 :CN115481560A ,2022-12-16
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