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龍圖騰網獲悉南京郵電大學申請的專利一種基于同態評價的魯棒隱私聯邦學習方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119940481B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-20發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510414991.6，技術領域涉及：G06N3/098；該發明授權一種基于同態評價的魯棒隱私聯邦學習方法是由徐文軒;徐小龍設計研發完成，并于2025-04-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于同態評價的魯棒隱私聯邦學習方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于同態評價的魯棒隱私聯邦學習方法，綜合現有方案的不足，設計了隱私性、可用性、魯棒性和效率性四個指標，以全面衡量聯邦學習方案。隱私性衡量方案對隱私威脅的防御能力；可用性評估模型在無安全威脅情況下的性能表現；魯棒性反映方案對安全威脅的抵抗能力；效率性則關注模型在時間效率和計算開銷等方面的表現。本發明該方案在隱私性、可用性、魯棒性和效率性四個指標方面均表現出顯著優勢，并且可以有效解決了聚合過程中加密梯度質量難以評估的問題。

本發明授權一種基于同態評價的魯棒隱私聯邦學習方法在權利要求書中公布了：1.一種基于同態評價的魯棒隱私聯邦學習方法，具體步驟如下，其特征在于：S1初始化階段：服務器初始化全局模型，并為每個用戶初始化綜合信譽值，密鑰生成中心則生成公鑰與私鑰并進行密鑰分發；步驟S1初始化階段，具體步驟如下：假定有名用戶客戶端參與聯邦學習，其用戶集合、一個服務器O以及一個第三方密鑰生成中心參與聯邦學習，初始化階段，服務器初始化全局模型，并為每個用戶初始化綜合信譽值，密鑰生成中心則生成公鑰以及私鑰集合并進行密鑰分發，公鑰公開，對于任一用戶，其獲得部分私鑰；S2協同訓練階段；系統迭代執行魯棒聚合算法并在每輪聚合結束后更新全局模型、綜合信譽值以及用戶的歷史得分，各參與者履行各自的職責，協同完成相應全局輪次，直至全局輪次達到設定最大值E或達成停止條件，最終輸出一個高性能的全局模型M；步驟S2協同訓練階段，具體步驟如下：記服務器初始化全局模型為，第輪的全局模型為，對于參與聯邦學習的每一個用戶，按照其加入順序使用之間的數字序號來與其一一對應，使用序號表示與此序號對應的用戶，聯邦學習過程中，用戶將被分為計算者或評委，對于某一計算者，使用其用戶序號來代表其自身，對于某一評委，使用其用戶序號來代表其自身，所有用戶的綜合信譽值序列為，用戶的歷史得分矩陣為，用戶在第輪的得分為，位于矩陣的第行第列；2.1.身份劃分；將用戶分為計算者和評委兩種身份，在聯邦學習中擔任不同職責；2.2.本地模型訓練；計算者使用其本地數據集進行本地模型訓練得到本地梯度，對本地梯度加密后上傳至服務器；2.3.模型評價；評委對計算者提交的加密梯度進行同態評價，并上傳同態評價結果；2.4.惡意評委檢測；根據評委上傳的同態評價結果得到各評委的得分，并據此篩選出惡意評委，其余評委視為良性；2.5.綜合評分；綜合所有良性評委的同態評價結果得到各計算者的得分；2.6.全局梯度聚合；根據各計算者的得分對其上傳的加密梯度進行加權平均，并解密得到全局梯度；2.7.信息更新；計算各用戶的綜合信譽值，更新所有用戶的歷史得分矩陣和綜合信譽值序列。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京郵電大學，其通訊地址為：210046 江蘇省南京市棲霞區文苑路9號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。