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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于互信息的联邦学习版权保护方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120277641B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510747806.5，技术领域涉及：G06F21/10；该发明授权一种基于互信息的联邦学习版权保护方法及系统是由冯敬玮;陈先意设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于互信息的联邦学习版权保护方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于互信息的联邦学习版权保护方法及系统，属于联邦学习安全领域；方法包括：从潜在空间对噪声进行采样，并输入生成器，生成真实样本数据集；基于所述真实样本数据集，使用触发器生成网络，生成水印触发样本集；通过最大化全局模型在真实数据样本集与水印触发样本集梯度之间的互信息，来完成休眠水印的嵌入；先后使用真实样本数据集和水印触发样本集对全局模型进行微调，提取出标签；并将所提取的标签与目标标签进行比对；若二者一致，则证明该模型的所有权归属。将休眠水印直接嵌入模型中，而非传统的显式模型水印，能够有效避免恶意用户在窃取模型之前对其进行检测并删除水印，同时可以在用户微调模型后激活水印。

本发明授权一种基于互信息的联邦学习版权保护方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于互信息的联邦学习版权保护方法，其特征在于，包括以下步骤： 从潜在空间对噪声进行采样，并输入生成器，生成真实样本数据集； 基于所述真实样本数据集，使用触发器生成网络，生成水印触发样本集； 通过最大化全局模型在真实数据样本集与水印触发样本集梯度之间的互信息，来完成休眠水印的嵌入； 先后使用真实样本数据集和水印触发样本集对全局模型进行微调，提取出标签；并将所提取的标签与目标标签进行比对；若二者一致，则证明该模型的所有权归属； 生成水印触发样本集的过程为： S21，定义触发器生成网络，初始化触发特征，训练触发器生成网络，旨在优化触发特征，挖掘目标标签的特征，目标标签是由服务器预先定义和选择的标签； S22，将真实样本数据集输入触发器生成网络，输出结果与超参数相乘，得到优化的触发特征和水印触发样本集为；其中是输入的真实样本数据集中的一项数据样本，是目标标签； 所述全局模型是服务器对各个客户端上传的本地模型进行聚合操作得到： 其中，是客户端的模型，是客户端的数据，是所有客户端数据的集合；N为客户端总数； 所述休眠水印嵌入步骤为： S31，使用带有正确标签的真实样本数据集对全局模型实施微调处理； S32，基于微调后的全局模型，对当前的嵌入参数进行联合更新操作，旨在最大化全局模型在真实数据样本集与水印触发样本集梯度之间的互信息； S33，利用水印触发样本集对全局模型进行微调。

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