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龍圖騰網獲悉武漢大學申請的專利基于秘密分享和差分隱私的安全高效聯邦學習方法及系統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：CN119903938B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202411859933.6，技術領域涉及：G06F21/62；該發明授權基于秘密分享和差分隱私的安全高效聯邦學習方法及系統是由何琨;白浩;李雨晴;陳晶;杜瑞穎設計研發完成，并于2024-12-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于秘密分享和差分隱私的安全高效聯邦學習方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于秘密分享和差分隱私的安全高效聯邦學習方法及系統，首先，通過超級客戶端選擇方法確定一個超級客戶端；然后，各客戶端完成本地模型訓練后，基于秘密共享與服務器和超級客戶端共享量化梯度更新。為減少通信開銷并確保模型精度，客戶端在共享前執行動態梯度壓縮。接著，超級客戶端與服務器協同完成梯度聚合，并在秘密共享的梯度中加入差分隱私噪聲。服務器恢復被擾動的梯度更新后更新全局模型，所有客戶端下載最新全局模型，進入新一輪迭代。本發明提高了模型的準確性，加速了模型的訓練。

本發明授權基于秘密分享和差分隱私的安全高效聯邦學習方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于秘密分享和差分隱私的安全高效聯邦學習方法，涉及實體包括一個服務器和N個客戶端，其中，N為預設值； 其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：所述服務器確定一個超級客戶端； 步驟1的具體實現包括以下子步驟： 步驟1.1：服務器首先初始化一個時間記錄表，并配置相應的參數，包括選擇輪數Rs，離線決策閾值輪數H≤Rs，每輪服務器最長等待時間tmax； 步驟1.2：服務器基于每個客戶端i的實際訓練時間ti來更新時間記錄表Ti，若ti≤tmax則通過累加ti來記錄，即Ti＝Ti+ti；否則，通過累加tmax來記錄，即Ti＝Ti+tmax；Rs輪之后，若Ti≥tmax×H，則認為客戶端i離線； 步驟1.3：服務器根據時間記錄表選擇訓練時間最短的客戶端作為超級客戶端，即argminiTi； 步驟2：每個客戶端i∈[N]使用其私有數據集Di訓練一個本地模型得到梯度更新 表示客戶端i第r輪梯度更新，得到壓縮梯度更新 步驟2的具體實現包括以下子步驟： 步驟2.1：客戶端i在本地私有數據集Di上訓練本地模型后得到第r輪的梯度更新 步驟2.2：客戶端i基于壓縮函數進行本地壓縮得到其中是一個超參數用來控制壓縮程度，其取值范圍均勻分布在0到1之間； 其中，對于梯度更新其第j個分量被壓縮為： 其中表示的符號，且定義sgn0＝1；隨機變量定義如下： 其中，f是一個整數，且滿足和因此，是的壓縮區間； 步驟2.3：為在不同訓練輪次r，使用不同壓縮水平根據梯度更新的L2范數進行自適應調整其中，α和β是超參數且滿足α+β＝1； 步驟3：每個客戶端i對壓縮的梯度更新進行量化得到然后基于秘密共享與服務器和超級客戶端共享量化梯度更新超級客戶端和服務器完成本地聚合，分別記為 步驟4：超級客戶端和服務器協同完成梯度更新聚合，并在秘密分享的梯度中加入差分隱私噪聲，分別記為 步驟5：服務器恢復被擾動的全局梯度更新后更新全局模型，所有客戶端下載最新的全局模型并開啟新一輪迭代。

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”。