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龍圖騰網(wǎng)獲悉杭州中奧科技有限公司申請的專利基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型的水印檢測方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN113901405B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111182538.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F21/16；該發(fā)明授權(quán)基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型的水印檢測方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備是由鄭申俊;張亮;李冰;王魁;趙尚上;江易;吳金華;俞山青設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-10-11向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型的水印檢測方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型的水印檢測方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備，涉及信息安全技術(shù)領(lǐng)域，該方法首先獲取聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型的初始化參數(shù)，其中，初始化參數(shù)至少包括：參與聯(lián)邦學(xué)習(xí)的設(shè)備數(shù)量、參與訓(xùn)練的客戶端數(shù)量、參與訓(xùn)練的水印客戶端數(shù)量；然后根據(jù)初始化參數(shù)對聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型進(jìn)行聚合計算，確定聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型的聚合模型；再對聚合模型進(jìn)行收斂計算，并更新水印客戶端中的水印數(shù)據(jù)；最后判斷待檢測樣本中是否包含已更新的水印數(shù)據(jù)，并將判斷結(jié)果確定為水印檢測的結(jié)果。該方法利用聚合模型動態(tài)改變嵌入的水印數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了利用水印來對模型的所有權(quán)進(jìn)行檢測。

本發(fā)明授權(quán)基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型的水印檢測方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型的水印檢測方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型的初始化參數(shù)；其中，所述初始化參數(shù)包括：參與聯(lián)邦學(xué)習(xí)的設(shè)備數(shù)量、參與訓(xùn)練的非水印客戶端數(shù)量、參與訓(xùn)練的水印客戶端數(shù)量； 根據(jù)所述初始化參數(shù)對所述聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型進(jìn)行聚合計算，確定所述聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型的聚合模型； 對所述聚合模型進(jìn)行收斂計算，并更新所述水印客戶端中的水印數(shù)據(jù)； 判斷待檢測樣本中是否包含已更新的所述水印數(shù)據(jù)，并將判斷結(jié)果確定為所述水印檢測的結(jié)果； 所述聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型包括：客戶端模型以及服務(wù)端模型； 獲取聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型的初始化參數(shù)的步驟，包括： 利用所述參與訓(xùn)練的非水印客戶端數(shù)量，確定第一客戶端模型； 利用所述參與訓(xùn)練的水印客戶端數(shù)量，確定第二客戶端模型； 根據(jù)所述參與聯(lián)邦學(xué)習(xí)的設(shè)備數(shù)量，分別確定所述第一客戶端模型以及所述第二客戶端模型對應(yīng)的模型參數(shù)，并將已確定的模型參數(shù)確定為所述初始化參數(shù)； 根據(jù)所述初始化參數(shù)對所述聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型進(jìn)行聚合計算，利用以下算式實現(xiàn)： ， 其中，為已完成聚合的所述聚合模型；為上一輪聚合的所述服務(wù)端模型；為權(quán)重縮放系數(shù)；為本輪訓(xùn)練的第一客戶端模型；為本輪訓(xùn)練的第二客戶端模型； 對所述聚合模型進(jìn)行收斂計算，包括： 利用優(yōu)化補丁，對所述聚合模型進(jìn)行優(yōu)化；上述過程通過以下算式實現(xiàn)： ， 其中，為步長；為符號函數(shù)；為優(yōu)化后的結(jié)果；為優(yōu)化補丁；為計算預(yù)測結(jié)果與真實結(jié)果的交叉熵?fù)p失函數(shù)；為所述水印客戶端對應(yīng)的梯度；為水印數(shù)據(jù)的標(biāo)簽；為所述水印數(shù)據(jù)； 利用以下算式消除上一時刻中補丁的影響： ， 其中，將嵌入水印的數(shù)據(jù)集使用正確的標(biāo)簽進(jìn)行矯正；并利用和目標(biāo)標(biāo)簽重新嵌入新的水印；為下一輪訓(xùn)練的所述聚合模型對應(yīng)的權(quán)重參數(shù)；為本輪訓(xùn)練的所述聚合模型對應(yīng)的權(quán)重參數(shù)；中的和分別是第二本地數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)和標(biāo)簽；為本輪訓(xùn)練的所述聚合模型；為收斂計算方法； 判斷待檢測樣本中是否包含已更新的所述水印數(shù)據(jù)，并將判斷結(jié)果確定為所述水印檢測的結(jié)果的步驟，包括： 獲取待檢測樣本，將所述待檢測樣本與水印輸入至所述聚合模型中，得到輸出結(jié)果； 判斷所述輸出結(jié)果是否與水印數(shù)據(jù)的標(biāo)簽相同，并將判斷結(jié)果確定為所述水印檢測的結(jié)果。

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