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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利云边端融合的隐私增强联邦学习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：CN116149838B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202211211579.7，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权云边端融合的隐私增强联邦学习系统是由肖侬;郭烨婷;蔡志平;周桐庆设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本云边端融合的隐私增强联邦学习系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种云边端融合的隐私增强联邦学习系统。所述系统包括：云中心、边缘服务器和终端，云中心和终端分别采用自适应控制算法求解配置优化模型，得到本地迭代次数、终端采样率、卸载决策和卸载时对边缘服务器的噪声强度；云中心根据终端采样率选择参与训练的终端，当卸载决策为1时，被选择的终端将从云中心接收的全局模型分为浅层网络层和深层网络层；终端根据对边缘服务器的噪声强度和第一差分隐私函数对当前输入批次下浅层网络层的中间特征进行扰动，根据本地迭代次数和扰动的中间特征进行端‑边迭代训练后，终端合并训练好的浅层网络层和深层网络层，得到训练好的本地模型。采用本系统能够提升模型训练效率，抵制边与云的威胁攻击。

本发明授权云边端融合的隐私增强联邦学习系统在权利要求书中公布了：1.一种云边端融合的隐私增强联邦学习系统，其特征在于，所述系统包括： 云中心、边缘服务器和终端；所述云中心连接所述边缘服务器，所述边缘服务器连接所述终端； 云中心和终端分别采用预先设置的自适应控制算法求解预先设置的配置优化模型，得到本地迭代次数、终端采样率、卸载决策和卸载时对边缘服务器的噪声强度； 云中心根据所述终端采样率选择参与训练的终端，当所述卸载决策为1时，被选择的终端将从云中心接收的全局模型分为浅层网络层和深层网络层； 终端根据所述对边缘服务器的噪声强度和第一差分隐私函数对当前输入批次下所述浅层网络层的中间特征进行扰动，将扰动后的中间特征和所述深层网络层发送给边缘服务器； 边缘服务器利用梯度下降法根据所述扰动后的中间特征训练所述深层网络层，并将终端损失函数对扰动后的中间特征的梯度值返回给终端； 终端根据所述梯度值更新所述浅层网络层，根据所述本地迭代次数进行端-边迭代训练后，合并训练好的浅层网络层和从边缘服务器接收的训练好的深层网络层，得到训练好的本地模型。

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