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本发明提供一种具有可信锚点客户端的鲁棒性聚类联邦学习方法，包括：可信客户端与服务器协商密钥，获取共享密钥；服务器使用共享密钥从可信模型中移除掩码，并将其聚合以获得可信聚集模型；将可信聚集模型作为锚模型，对具有未知属性的模型执行特征提取，计算多个聚类特征，并应用HDBSCAN聚类；对多个聚类模型进行聚合，考虑不同聚类聚合模型的平均范数和不同聚类间的更新偏离角，计算可信度因子；在每次迭代中，选择信任度最高的簇，并设置容差阈值，信任因子在阈值范围内的群集被添加到聚合列表，阈值范围之外的群集被认为包含恶
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117494842A
(43)申请公布日2024.02.02
(21)申请号202311683098.0G06F21/62(2013.01)
(22)申请日2023.12.
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