教育数据安全共享中的联邦模型威胁溯源机制与预警策略研究

随着教育数字化转型深入推进，跨单位教育数据共享需求日益迫切，联邦学习（Federated Learning，FL）因其“数据不动、模型动”的隐私保护特性已成为教育数据安全共享的重要范式。然而，FL在教育场景中面临梯度反演、模型投毒及后门攻击等多类安全威胁，现有防御机制在威胁溯源与预警响应方面存在明显不足，尤其缺乏对参与节点行为时序演变规律的动态建模能力。本研究提出融合时序知识图谱的联邦教育模型威胁溯源机制与动态预警策略框架（TKG-FedAlert）。该框架通过构建教育联邦节点行为时序知识图谱，对参与方的梯度更新模式、行为序列及关联关系进行结构化建模；采用时序图注意力网络（TGAT）与时序异常检测相结合的方法实现对恶意节点的精准溯源与威胁预警；并设计三级响应机制支持对潜在威胁的实时干预。基于真实高校联邦学习场景的仿真实验表明，TKG-FedAlert在威胁溯源准确率（84.2%）、预警F1分数（88.4%）及系统响应延迟（1.9轮次）等核心指标上均显著优于现有基线方法，为构建安全可信的教育联邦数据共享体系提供了理论支撑与实践路径。