基于模型偏置的卷积神经网络联邦学习后门防御方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202510295767.X

申请日：

2025-03-13

公开(公告)号：

CN120217383A

公开(公告)日：

2025-06-27

发明(设计)人：

杨易龙吴泽锋张博云刘洋董伟生马卓

申请人：

西安电子科技大学

申请人地址：

710071 陕西省西安市雁塔区太白南路2号

IPC主分类号：

G06F21/57

IPC分类号：

G06N3/0464 G06N3/098

代理机构：

陕西电子工业专利中心 61205

代理人：

陈宏社

法律状态：

公开

国省代码：

陕西省西安市

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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
2025-06-27	公开	公开
2025-07-15	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06F 21/57申请日:20250313

共 50 条

[1]

基于梯度调节因子的卷积神经网络联邦学习后门攻击方法 [P].

马卓 ;

杨易龙 ;

吴泽锋 ;

刘洋 ;

杨昊 .

中国专利 :CN119962617A ,2025-05-09

[2]

基于非交集差分隐私联邦学习的卷积神经网络训练方法 [P].

王子龙 ;

柴政 ;

陈谦 ;

王鸿波 ;

闫浩楠 .

中国专利 :CN117095227B ,2025-09-26

[3]

基于神经网络特征提取的联邦学习模型攻击防御方法 [P].

邱卫东 ;

朱孝羽 ;

唐鹏 ;

黄征 ;

王杨德 ;

郭捷 ;

王强民 .

中国专利 :CN115879108B ,2025-11-18

[4]

联邦学习卷积神经网络模型聚合方法、装置及存储介质 [P].

申岩 ;

王湾湾 ;

黄一珉 ;

何浩 ;

刘航 ;

付海燕 ;

郭艳卿 .

中国专利 :CN114707634A ,2022-07-05

[5]

联邦学习卷积神经网络模型聚合方法、装置及存储介质 [P].

申岩 ;

王湾湾 ;

黄一珉 ;

何浩 ;

刘航 ;

付海燕 ;

郭艳卿 .

中国专利 :CN114707634B ,2024-10-01

[6]

基于联邦学习的物联网后门防御方法 [P].

高海昌 ;

马芷璇 ;

李尚文 ;

黄军祥 ;

王萍 .

中国专利 :CN118211222A ,2024-06-18

[7]

基于联邦学习框架的Bert结合卷积神经网络的情感分类方法 [P].

严珂 ;

熊光浩 .

中国专利 :CN114238586A ,2022-03-25

[8]

基于模型指纹的联邦学习后门攻击防御方法 [P].

陈龙 ;

熊忠健 .

中国专利 :CN120068082A ,2025-05-30

[9]

基于频域扰动的深度神经网络模型后门防御方法 [P].

张平 ;

岳宏远 .

中国专利 :CN120688055A ,2025-09-23

[10]

基于扩散模型的对比学习图神经网络后门防御方法和系统 [P].

陈晋音 ;

穆文博 ;

郑海斌 ;

宣琦 ;

王巍 ;

苗春雨 .

中国专利 :CN117938522A ,2024-04-26

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