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龙图腾网获悉中国科学院大学申请的专利一种基于同态加密和空中计算的分布式联邦学习方法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：CN119886286B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411920395.7，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权一种基于同态加密和空中计算的分布式联邦学习方法是由王叶会;张宝贤设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于同态加密和空中计算的分布式联邦学习方法在说明书摘要公布了：本发明属于联邦学习技术领域，具体涉及一种基于同态加密和空中计算的分布式联邦学习方法，其特征在于：客户端对本地训练的模型参数进行同态加密，对密文进行无线通信的预处理后上传给参数服务器，利用空中计算对所有客户端的模型参数进行聚合，客户端在本地对聚合结果后处理后再解密得到更新的全局模型。本方法对加密参数构造同态映射处理，并利用空中计算传输处理后的参数密文，大大降低了启用同态加密的联邦学习的聚合和通信时延，实现了高效且隐私保护的联邦学习。

本发明授权一种基于同态加密和空中计算的分布式联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于同态加密和空中计算的分布式联邦学习方法，其特征在于：包括： 步骤S1、每个客户端利用本地数据集进行模型训练，得到本轮训练的模型参数，在本地对模型参数利用CKKS同态加密算法进行加密，每个客户端在本地对加密后的模型参数进行面向密文的无线通信预处理，将经过预处理的加密模型参数上传给参数服务器； 步骤S2、利用多址信道的信道叠加性对各客户端经过预处理的加密模型参数进行空中计算，参数服务器对空中计算的结果进行波束赋形，得到聚合的结果，整个过程数据保持加密状态； 步骤S3、参数服务器将聚合的结果广播给所有客户端，客户端在本地对聚合的结果进行无线通信的后处理，得到聚合的全局模型的密文形式，对该密文利用CKKS同态加密算法进行解密，得到解密状态下的全局模型参数，用于下一轮训练； 步骤S4、为了加快启用同态加密的空中计算联邦学习的收敛速度，构造基于解密近似误差的联邦学习优化间隙的最小化问题，在信道状态已知和发射功率约束条件下，优化发射和接收波束赋形矩阵，使得基于解密误差的联邦学习优化间隙最小，可通过交替对发射和接收波束赋形矩阵的每一列进行块坐标下降得到半闭合形式的解； 步骤S5、重复步骤S1至S4若干次直到全局模型收敛。

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