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龙图腾网获悉中国人民解放军网络空间部队信息工程大学申请的专利基于拜占庭鲁棒性隐私保护联邦学习的跨域智能监控方法及系统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：CN119903547B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202411842042.X，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权基于拜占庭鲁棒性隐私保护联邦学习的跨域智能监控方法及系统是由方晨;常德显;廖明周;范坤远;杨芳;张琦;马博文;闫师;周世杰设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于拜占庭鲁棒性隐私保护联邦学习的跨域智能监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能监控技术领域，特别涉及一种基于拜占庭鲁棒性隐私保护联邦学习的跨域智能监控方法及系统，云服务器通过重叠社团检测算法COPRA将基站划分为具有相似数据分布的多个簇，并选出每个簇中的领导节点；在每一轮训练中，每个基站基于本地监控数据训练得到梯度，将加密后的梯度上传给所在簇的领导节点，由领导节点识别并过滤中毒梯度，然后执行同步聚合，得到簇内加密聚合梯度；云服务器先解密簇内加密聚合梯度，然后通过可用性权重对所有簇内聚合梯度进行加权聚合，获得本轮训练的全局模型参数；最后各个基站得到一个收敛的智能监控模型。本发明能够抵抗非独立同分布数据的影响，有效抵抗投毒攻击和隐私攻击。

本发明授权基于拜占庭鲁棒性隐私保护联邦学习的跨域智能监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于拜占庭鲁棒性隐私保护联邦学习的跨域智能监控方法，其特征在于，包含以下五个阶段： 初始化阶段：由密钥生成中心为云服务器和每个基站生成非对称密钥对，云服务器生成加密的初始化全局模型参数并发送给所有基站； 聚类阶段：云服务器通过重叠社团检测算法COPRA将拥有非独立同分布数据的基站划分为具有相似数据分布的多个簇，并选出每个簇中的领导节点； 簇内安全训练阶段：在每一轮训练中，每个基站基于本地监控数据训练得到梯度，将加密后的梯度上传给所在簇的领导节点，由领导节点识别并过滤中毒梯度，然后执行同步聚合，得到簇内加密聚合梯度； 全局鲁棒聚合阶段：云服务器先解密簇内加密聚合梯度，云服务器选择与上一轮全局梯度余弦相似度最低的簇内聚合梯度作为评估中毒梯度的比较基准，然后计算每个簇内聚合梯度与该基准的余弦相似度，并计算可用性权重；最后云服务器以可用性权重对所有簇内聚合梯度进行加权聚合，得到本轮训练的全局模型参数，并将其下发给所有基站，基站利用该全局模型参数更新本地模型，从而进入下一轮训练； 实时监控阶段：当模型训练结束，各个基站得到一个收敛的智能监控模型，将该模型下发至所覆盖范围内的所有摄像头，进行实时智能监控。

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