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龙图腾网获悉佳木斯大学申请的专利移动群智感知中隐私保护的联邦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：CN119299072B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411423827.3，技术领域涉及：H04L9/00；该发明授权移动群智感知中隐私保护的联邦学习方法及系统是由王斌;郑兵;张磊;邓雨康设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本移动群智感知中隐私保护的联邦学习方法及系统在说明书摘要公布了：移动群智感知中隐私保护的联邦学习方法及系统，它属于计算机安全领域。本发明解决了在目前的联邦学习方法中，服务器会根据梯度参数推断客户端的敏感数据，客户端上传的梯度参数容易被攻击者拦截造成用户隐私泄露以及服务器等待网络延迟客户端的过程会造成计算资源浪费的问题。本发明利用基于Paillier的半同态加密算法对客户端的参数进行加密，服务器端仅能获得各个客户端发送的梯度参数之和，避免服务器会根据对应的梯度参数推断客户端敏感数据的问题，通过设定固定聚合等待时间，使移动群智感知的鲁棒性增强，在用户离线、网络故障等场景下仍可完成感知任务，避免计算资源的浪费。本发明方法可以应用于移动群智感知中隐私保护。

本发明授权移动群智感知中隐私保护的联邦学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种移动群智感知中隐私保护的联邦学习方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤： 步骤一、可信中心生成由公钥pk和私钥sk组成的密钥，并将公钥pk公布给全部客户端和服务器，将私钥sk公布给服务器； 每个客户端均向服务器发送ack确认是否参加联邦训练，服务器将确认参加联邦训练的客户端集U发送给可信中心，将客户端集U中的各个客户端分别记为C1,C2,...,Cn，n是U中的客户端个数，可信中心为客户端集U中的每个客户端分别分配一个随机数xi，各个客户端将分配给自身的随机数作为自身的私钥； 步骤二、客户端集U中的各个客户端从服务器下载全局模型，服务器向客户端集U中的各个客户端下发初始全局模型参数并初始化训练轮次t＝0； 步骤三、客户端集U中的各个客户端均在本地进行第t轮次的训练，分别获得各个客户端的梯度参数再根据客户端集U中的各个客户端与服务器的通信状态来更新客户端的梯度参数，再利用公钥pk和私钥xi对梯度参数进行加密后，获得加密结果；并将加密结果发送给服务器； 步骤四、服务器对接收到的加密结果进行聚合得到聚合结果，再利用私钥sk对聚合结果进行解密，并基于解密结果对全局模型参数进行更新，得到更新后的全局模型参数对更新后的全局模型参数进行加密后，将加密后的全局模型参数发送给客户端集U中的各个客户端； 步骤五、客户端集U中的各个客户端对接收到的全局模型参数进行解密，并根据解密结果更新本地模型参数； 步骤六、令t＝t+1，并返回执行步骤三，直至模型收敛，即整个联邦学习过程结束。

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佳木斯大学，其通讯地址为：154007 黑龙江省佳木斯市学府路148号佳木斯大学；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”。