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龍圖騰網獲悉哈爾濱工業大學申請的專利一種基于模型結構變換的聯邦學習加密系統及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：CN119363379B 。

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：202411336754.4，技術領域涉及：H04L9/40；該發明授權一種基于模型結構變換的聯邦學習加密系統及方法是由劉賢明;張飛龍;林詩昳;翟德明;江俊君;季向陽設計研發完成，并于2024-09-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于模型結構變換的聯邦學習加密系統及方法在說明書摘要公布了：本發明提出一種基于模型結構變換的聯邦學習加密系統及方法，其中系統包括：參與訓練的計算設備和中央服務器；參與訓練的計算設備與中央服務器采用無線通信方式連接。本發明通過模型變換在聯邦學習本地訓練前將全局模型轉換為私有的本地模型結構，并在本地訓練結束后將其轉換回全局結構，使得在整個聯邦學習訓練過程中，本地訓練的局部模型結構是高度保密的，從而使得中央服務器或外部攻擊者無法通過上傳的梯度信息反推出局部客戶端的私有數據信息；相比于傳統的聯邦學習加密方法，本發明利用輕量化的模型轉換對本地模型信息加密進而隱式完成對梯度信息的加密，顯著的提高了聯邦學習的隱私性，具有很高的實用價值。

本發明授權一種基于模型結構變換的聯邦學習加密系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種基于模型結構變換的聯邦學習加密方法，其特征在于，所述一種基于模型結構變換的聯邦學習加密方法的步驟包括： 步驟1：基于中央服務器獲取初始模型結構與參數； 步驟2：每輪訓練中，所述中央服務器向參與本輪訓練的設備廣播當前全局模型； 步驟3：參與訓練的設備在收到所述當前全局模型后，將所述當前全局模型作為局部公開網絡，并通過模型結構變換子模塊將當前的局部公開網絡結構轉換成局部私有結構網絡； 步驟3中模型結構變換子模塊轉換過程中根據計算資源估計子模塊確定參與訓練的設備的計算能力，并確定模型結構變換上限； 根據網絡參數隱私敏感性估計子模塊確定參與訓練的設備的隱私需求與算力，并確定當前輪次模型結構變換幅度以及需要變換的模型結構； 步驟3通過模型結構變換子模塊將當前的局部公開網絡結構轉換成局部私有結構網絡具體包括： 將一個卷積層轉換為串聯的卷積以及BN層； 將一個卷積層轉換為并聯的多個卷積，其中和均小于等于； 將一個卷積層轉換為在特征上通過Concat連接的的多個卷積，其中和均小于或等于； 將一個池化層轉換為卷積層； 步驟3中在網絡結構變換后，網絡參數也相應發生變化，但網絡結構變換前后，若網絡輸入不變，則兩個網絡的網絡輸出則一致； 步驟4：參與訓練的計算設備使用局部私有結構網絡及參數在本地數據集上執行本地更新； 步驟5：本地更新完成后，參與訓練的計算設備將更新后的局部私有結構網絡通過模型結構變換子模塊轉換成與局部公開網絡結構相同的網絡模型，并將轉換后的局部公開網絡上傳到中央服務器； 步驟6：所述中央服務器對接收到的局部公開網絡執行全局聚合； 步驟7：重復步驟2-6，直至通訊次數或模型性能等預設指標達到預設要求時，輸出加密結果。

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哈爾濱工業大學，其通訊地址為：150001 黑龍江省哈爾濱市南崗區西大直街92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”。