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龙图腾网获悉扬州大学申请的专利一种基于注意力蒸馏的联邦学习后门防御方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115630361B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211135741.1，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权一种基于注意力蒸馏的联邦学习后门防御方法是由张佳乐;朱诚诚;陈玮彤;成翔;孙小兵设计研发完成，并于2022-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力蒸馏的联邦学习后门防御方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力蒸馏的联邦学习后门防御方法，包括：步骤1：获取n个本地模型，将n个本地模型的模型参数进行平均聚合，并将平均聚合后的模型参数对联邦学习当前轮次的全局模型进行更新，得到聚合后的全局模型；步骤2：以n个本地模型作为教师模型，以聚合后的全局模型作为学生模型，以标记后的数据集作为输入，进行多教师注意力知识蒸馏，得到蒸馏后的学生模型；步骤3：将蒸馏后的学生模型作为联邦学习下一轮次的全局模型下发给n个参与方，得到n个本地模型；步骤4：重复执行步骤1至步骤3，直至全局模型收敛，得到最终的全局模型；步骤5：将待分类数据输入至最终的全局模型，得到分类结果。

本发明授权一种基于注意力蒸馏的联邦学习后门防御方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力蒸馏的联邦学习后门防御方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：获取个本地模型，将个本地模型的模型参数进行平均聚合，并将平均聚合后的模型参数对联邦学习当前轮次的全局模型进行更新，得到聚合后的全局模型； 步骤2：以个本地模型作为教师模型，以聚合后的全局模型作为学生模型，以标记后的数据集作为输入，进行多教师注意力知识蒸馏，得到蒸馏后的学生模型； 步骤3：将蒸馏后的学生模型作为联邦学习下一轮次的全局模型下发给个参与方，由个参与方利用本地数据对服务器下发的全局模型进行训练，得到个本地模型； 步骤4：重复执行步骤1至步骤3，直至全局模型收敛，得到最终的全局模型； 步骤5：根据预先定义的任务，采集相应的图像数据，将图像数据转换成矩阵，输入至最终的全局模型，得到预测结果； 步骤2具体包括： 多教师注意力蒸馏的总损失函数，表示为： 9 式中，表示学生模型与教师模型的中间特征知识的注意力蒸馏损失函数，与分别代表教师模型与学生模型第层的注意力图；表示输出特征知识的损失函数，表示教师模型的输出，表示学生模型的输出；表示预测标签与真实标签的损失函数，表示真实标签； 在标记后的数据集上，通过个教师模型来指导学生模型进行调整，直至总损失函数收敛，得到蒸馏后的学生模型。

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