武漢大學滕龍獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉武漢大學申請的專利一種隱私安全細粒度聯邦聚合方法、裝置、設備及介質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：CN118944935B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202411026878.2，技術領域涉及：H04L9/40；該發明授權一種隱私安全細粒度聯邦聚合方法、裝置、設備及介質是由滕龍;李孟澤;溫澤瑞;劉潔晨;袁澤澄設計研發完成，并于2024-07-30向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種隱私安全細粒度聯邦聚合方法、裝置、設備及介質在說明書摘要公布了：本發明提供一種隱私安全細粒度聯邦聚合方法、裝置、設備及介質，其中，該隱私安全細粒度聯邦聚合方法包括：確定本地模型不同層級的優先級，根據不同層級的優先級分配對應的聚合間隔，并按照聯邦聚合策略對所述本地模型進行訓練；生成隨機掩碼，并將所述隨機掩碼添加至所述本地模型對應層級的模型參數上；將攜帶所述隨機掩碼的模型參數的參數向量上傳至服務器，并接收所述服務器返回的聚合計算結果；所述聚合計算結果由所述服務器對所述參數向量進行中央聚合計算得到。通過本發明，能夠有效降低受到拜占庭攻擊和數據投毒攻擊的可能性，解決了現有的聯邦學習框架存在的安全性能較差、易受到攻擊的問題。
本發明授權一種隱私安全細粒度聯邦聚合方法、裝置、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種隱私安全細粒度聯邦聚合方法，其特征在于，包括： 確定本地模型不同層級的優先級，根據不同層級的優先級分配對應的聚合間隔，并按照聯邦聚合策略對所述本地模型進行訓練； 生成隨機掩碼，并將所述隨機掩碼添加至所述本地模型對應層級的模型參數上； 將攜帶所述隨機掩碼的模型參數的參數向量上傳至服務器，并接收所述服務器返回的聚合計算結果；所述聚合計算結果由所述服務器對所述參數向量進行中央聚合計算得到； 比較所述聚合計算結果與所述模型參數的參數向量的相似性，根據比較結果更新聯邦聚合策略； 比較所述聚合計算結果與所述模型參數的參數向量的相似性，根據比較結果更新聯邦聚合策略，包括： 根據所述聚合計算結果，確定所述本地模型對應層級的皮爾遜相關系數； 根據所述皮爾遜相關系數調整所述聯邦聚合策略中的聚合間隔； 根據所述聚合計算結果和所述本地模型對應層級的模型參數更新所述本地模型。
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武漢大學，其通訊地址為：430072 湖北省武漢市武昌區八一路299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”。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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