一种实现隐私保护与恶意客户端检测的两阶段聚合联邦学习方法

本发明公开了一种实现隐私保护与恶意客户端检测的两阶段聚合联邦学习方法，属于联邦学习安全领域，解决现有联邦学习技术中隐私保护与恶意客户端检测相互割裂导致的安全‑隐私二元对立问题。本发明通过随机分组客户端；客户端使用同态加密模型更新并上传；服务器进行组内密文聚合和解密获得小组聚合结果；基于小组历史更新轨迹计算恶意评分并筛选良性小组；对良性小组聚合结果加权平均更新全局模型。本发明实现了在保护客户端隐私的同时有效检测恶意行为，提升联邦学习系统的安全性和鲁棒性。

《一种实现隐私保护与恶意客户端检测的两阶段聚合联邦学习方法》是一发明专利，专利号为 2025118971075，当前法律状态为已下证，由烟台大学提出申请，发明人为赵金东;胡信豪;单垚;毛镭，公开（公告）日期为2026-08-21，国际专利分类号（IPC）为 H04L9/00(2022.01)I;H04L9/40(2022.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：信息技术、联邦学习、隐私计算、恶意节点检测、分布式 AI。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种实现隐私保护与恶意客户端检测的两阶段聚合联邦学习方法，属于联邦学习安全领域，解决现有联邦学习技术中隐私保护与恶意客户端检测相互割裂导致的安全‑隐私二元对立问题。本发明通过随机分组客户端；客户端使用同态加密模型更新并上传；服务器进行组内密文聚合和解密获得小组聚合结果；基于小组历史更新轨迹计算恶意评分并筛选良性小组；对良性小组聚合结果加权平均更新全局模型。本发明实现了在保护客户端隐私的同时有效检测恶意行为，提升联邦学习系统的安全性和鲁棒性。

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