公开(公告)号：CN117787385A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311755773.6

申请日：2023-12-19

Applicant: 福建师范大学 ,  中国热带农业科学院热带生物技术研究所

Inventor： 汪晓丁 ,  阙友雄 ,  林晖 ,  吴立钊 ,  金凯立

IPC: G06N3/098 ,  G06N3/094 ,  G06F21/62

Abstract: 本发明公开一种基于生成器的异构联邦学习的原型对抗方法，包括步骤：服务器将全局模型、轻量级生成器和全局原型表示发送给选定的客户端。每个客户端使用全局模型作为局部模型的初始化并利用本地数据进行训练。客户端还计算表示本地数据的特征分布的本地原型表示；在每个客户端上使用全局原型表示为局部模型的特征提取器提供全局视角。客户端利用生成器生成特征并与提取出的特征一起形成训练集。使用对抗训练的方式训练模型，并在训练后将局部模型和本地原型表示上传到服务器。服务器聚合形成全局模型和全局原型表示。服务器利用选定客户端的局部模型分类器层训练生成器以生成准确的特征表示。本发明有效地解决了分布式学习中数据隐私保护和模型性能提升之间的权衡问题。

公开(公告)号：CN119416212A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411358556.8

申请日：2024-09-27

Applicant: 福建师范大学 ,  福建省工业信息产业发展研究中心

Inventor： 赖月凤 ,  李睿 ,  林晖 ,  吴立钊

IPC: G06F21/56 ,  G06F18/24 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明涉及一种基于因果扩散模型的后门防御方法，属于基于数据集的后门攻击防御领域。包括：定义一个结构因果模型，通过因果扩散模型消除触发器，并且在反向去噪过程中解混数据本身噪声或分布所带来的图像和标签之间虚假的关联；利用因果扩散模型生成的图像的标签预测概率分布，计算KL散度之后，通过与阈值对比识别中毒样本；对于识别的中毒样本，通过构建候选集以及考虑像素和特征距离，从候选集中选择纯化图像，净化数据集。本发明将因果推理引入扩散模型净化数据集中，应用基于因果干预的后门准则来消除扩散模型反向去噪过程中的混杂偏差，确保模型能够消除虚假关联的影响以实现对中毒数据集的有效净化。

公开(公告)号：CN118569354A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410655007.0

申请日：2024-05-24

Applicant: 福建师范大学 ,  中国热带农业科学院热带生物技术研究所

Inventor： 汪晓丁 ,  阙友雄 ,  许力 ,  赵敏 ,  吴期滨 ,  吴立钊

IPC: G06N3/098 ,  G06N3/094 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开一种具有异构客户端的可信半异步联邦学习方法，其包括步骤：S1、客户端上传子模型更新和过时情况；S2、服务器预测每个客户端的预期模型更新，利用预期模型更新填充并裁剪子模型的更新，最后检测并消除恶意客户端；S3、服务器进行半异步聚合。本发明在全局模型性能方面优于现有的有代表性的异构FL方法，使每个客户端能够运行子模型来训练全局模型，并在异步通信中完成聚合。从抵抗攻击分析：本发明中的检测方法具有在半异步环境和资源受限的场景下准确检测恶意客户端的能力。

公开(公告)号：CN117332859A

公开(公告)日：2024-01-02

申请号：CN202311166639.2

申请日：2023-09-11

Applicant: 福建师范大学

Inventor： 汪晓丁 ,  林晖 ,  张灵杰 ,  镇子航 ,  刘建敏 ,  吴立钊

IPC: G06N5/04 ,  G06N3/006 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q10/083 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生和演化博弈的众包物流方法，包括：构建众包物流系统利益相关者之间的多方演化博弈模型，将现实世界中各个众包参与者映射为数字孪生虚拟空间里参与演化博弈的玩家，分析演化稳定策略；将演化博弈的玩家映射为多智能体强化学习的代理人，并在数字孪生虚拟空间中使用多智能体强化学习预测当前众包物流系统参与者策略的演化趋势；将预测的结果反馈给现实空间，并提供建议，参与者凭此及时做出策略调整；本发明能够促进众包物流系统的健康发展。