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龙图腾网获悉山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利基于群学习和同态加密的车联网联邦遗忘学习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：CN119341724B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411531471.5，技术领域涉及：H04L9/00；该发明授权基于群学习和同态加密的车联网联邦遗忘学习方法及系统是由王连海;王英晓春;徐淑奖;张淑慧设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于群学习和同态加密的车联网联邦遗忘学习方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于隐私保护技术领域，公开了一种基于群学习和同态加密的车联网联邦遗忘学习方法及系统，包括构建模型并进行训练；目标车辆节点发出遗忘请求，RSU节点将全局模型参数下发至目标车辆节点进行反向修正训练，将反向修正的模型参数上传至RSU节点计算模型参数的变化率，非目标车辆节点对反向修正模型参数进行正向修正训练，将正向修正参数发送到RSU节点进行边缘聚合，获得SL遗忘模型；当模型参数的变化率小于设定阈值时，目标车辆节点退出联邦系统，修正训练结束，RSU节点将SL遗忘模型参数上传至服务器更新全局模型。本发明能够有效剔除有毒数据样本，实现模型性能和重训练开销之间的平衡，并在不损害模型性能的同时保护车辆节点的隐私。

本发明授权基于群学习和同态加密的车联网联邦遗忘学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于群学习和同态加密的车联网联邦遗忘学习方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建车联网联邦学习模型，并对模型进行训练； 当目标车辆节点发出遗忘请求时，其所属的RSU节点从聚合服务器下载加密全局模型参数并下发至目标车辆节点，目标车辆节点解密全局模型参数并对其进行多轮反向修正训练，将反向修正后的模型参数加密后上传至RSU节点，RSU节点计算模型参数的变化率，并向与目标车辆节点处于同一群组的非目标车辆节点下发反向修正模型参数，非目标车辆节点对反向修正模型参数进行正向修正训练，在每轮正向修正训练中，群组内的非目标车辆节点对修正参数更新进行同态加密，并与相邻非目标车辆节点交互加密修正更新，其他非目标车辆节点将接收到的加密修正更新与自身修正更新聚合在一起，用于下一轮的正向修正训练，最后，所有非目标车辆节点将修正更新加密后发送到群组所属的RSU节点进行边缘聚合，获得SL遗忘模型； 当RSU节点计算的模型参数的变化率小于设定阈值时，目标车辆节点退出联邦系统，修正训练结束，RSU节点将SL遗忘模型参数上传至服务器，服务器通过聚合SL遗忘模型参数更新全局模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250014 山东省济南市历下区科院路19号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。