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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种用于隐私保护的联邦学习方法、装置及介质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：CN115146307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202210543089.0，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种用于隐私保护的联邦学习方法、装置及介质是由苗银宾;谢荣朋;李兴华;马建峰设计研发完成，并于2022-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于隐私保护的联邦学习方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于隐私保护的联邦学习方法，将压缩感知技术与自适应本地差分隐私技术结合在一起，对数据隐私进行安全保护。利用压缩感知减少模型本身参数规模同时，使得在应用差分隐私添加噪声时，也减少了往模型添加的噪声量，而添加噪声的自适应方式也能进一步减少添加的噪声，使得最后的总通信量比其它同时使用差分隐私和压缩或量化的方法更低。在数据隐私保护方面，根据每一层权重值变化范围的差异性而进行自适应的数据扰动，这可以进一步减少总的噪声量，还可以在不破坏数据隐私的同时，提高数据的可用性，使得模型的精确性提高。

本发明授权一种用于隐私保护的联邦学习方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种用于隐私保护的联邦学习方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤： 在服务器上，在将第一模型的所有权重根据权重变化范围进行随机初始化后，由服务器将最新的第一模型发给通过随机均匀选择的客户端；其中，在初始化时用唯一的id对权重所在的结构位置进行标记； 在客户端上，利用客户端本地数据对收到的第一模型进行训练，得到第二模型，并获得每一层权重的最大值max与最小值min，计算第层的中心，半径；将第二模型原来的n个权重压缩为m个权重以得到第三模型；基于第三模型每一层权重变化范围下标表示层，向每一层权重添加噪声，包括：计算每一层权重w距离变化中心的偏移量μ，根据隐私预算、权重w及其相应的和，计算概率，随机采样一个伯努利变量，如果等于1，则扰动后的权重为，否则，扰动后的权重值，并用唯一的id标记该权重的结构位置，在等待一个通过随机方式确定的延迟时长后，由客户端将带有噪声的权重发送给服务器； 在服务器接收到所有客户端上传的权重之后，确定权重的结构位置，并对结构位置相同的所有权重进行平均聚合，平均聚合后获得第四模型，基于第四模型进行误差校正得到误差校正模型，记作： 式中，、为超参数；为初始动量，为初始误差校正；为当前通信轮次；为当前迭代中的动量；为上一次迭代中的动量；为上一次的累积误差，所述累积误差为更新的第一模型对应的误差校正模型与更新的第一模型进行压缩感知得到的模型的差值；对误差校正模型执行解压，得到更新的第一模型； 服务器与客户端之间重复上述过程，直到循环次数达到预规定的总通信轮数T后，得到最终的第一模型； 其中，m小于n。

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