[发明专利]一种基于联邦学习的网络辨别方法、装置、终端及介质有效
| 申请号： | 202111577375.0 | 申请日： | 2021-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN114363176B | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 王军波;徐鹏飞 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | H04L41/0823 | 分类号： | H04L41/0823;H04L41/14;H04L43/08;H04L9/40;G06N20/00 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 郭浩辉;颜希文 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于联邦学习的网络辨别方法、装置、终端及介质，包括：利用多类别公共数据，分别测试若干个第一网络参数，得到若干个对应的多类别精度集合；统计每一个多类别精度集合中大于预设的第一精度阈值的精度数量，并计算得到所有精度数量中的众数M；分别将各多类别精度集合中的精度按从大到小的顺序排列，按照排列结果获取前M个精度，计算得到每个多类别精度集合中前M个精度的平均值，并根据各多类别精度集合对应的平均值，辨别各第一网络参数的可靠性。本发明对各参与者的网络参数分别进行测试，得到对应的多类别精度集合，加以计算分析以辨别网络参数的可靠性，进而确定对应的参与者为正常参与者还是恶意攻击者。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联邦 学习 网络 辨别 方法 装置 终端 介质 | ||
【主权项】：
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