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本发明涉及一种基于语义扰动的联邦半监督学习模型的后门脆弱性分析方法、电子设备及存储介质，该方法包括：所有客户端在干净的标签数据和无标签数据上进行联邦半监督训练，得到接近收敛的全局模型；评估者投毒特定客户端的本地无标签数据，向带特定自然特征的...
该专利属于上海交通大学所有，仅供学习研究参考，未经过上海交通大学授权不得商用。

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