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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于零知识证明与联邦学习的模型生成方法、设备及产品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：CN120197731B 。

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：202510689286.7，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权基于零知识证明与联邦学习的模型生成方法、设备及产品是由秦斌;张海华;肖子星;张智;祝豪源;陈康平设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于零知识证明与联邦学习的模型生成方法、设备及产品在说明书摘要公布了：本申请实施例适用于数据处理技术领域，提供了一种基于零知识证明与联邦学习的模型生成方法、设备及产品，该方法包括：获取各个参与方发送的第一梯度和证明参数；第一梯度包括参与方基于本地数据和联邦学习架构进行模型训练时生成的梯度，证明参数包括用于验证本地数据符合预设约束条件的参数；联邦学习架构包括用于模型训练的初始模型参数；确定多个第二梯度；第二梯度为证明参数中的有效参数所对应的第一梯度；基于多个第二梯度更新全局模型中的初始模型参数，得到更新后的全局模型。采用上述方法，可以在保证数据隐私的基础上，提高模型训练准确度。

本发明授权基于零知识证明与联邦学习的模型生成方法、设备及产品在权利要求书中公布了：1.一种基于零知识证明与联邦学习的模型生成方法，其特征在于，应用于区块链的节点设备，所述方法包括： 获取各个参与方发送的第一梯度和证明参数；所述第一梯度包括所述参与方基于本地数据和联邦学习架构进行模型训练时生成的梯度，所述证明参数包括用于验证所述本地数据符合预设约束条件的参数；所述联邦学习架构包括用于模型训练的初始模型参数； 确定多个第二梯度；所述第二梯度为所述证明参数中的有效参数所对应的所述第一梯度； 基于多个所述第二梯度更新全局模型中的所述初始模型参数，得到更新后的所述全局模型； 所述基于多个所述第二梯度更新全局模型中所述的初始模型参数，得到更新后的所述全局模型，包括： 聚合多个所述第二梯度得到聚合梯度； 计算所述聚合梯度与预设学习率的乘积； 将所述初始模型参数与所述乘积之间差值，确定为目标模型参数； 将所述目标模型参数替换所述初始模型参数，得到更新后的所述全局模型； 确定每个所述参与方对应的历史贡献度；所述历史贡献度用于量化所述参与方在历史时刻下发送的第一梯度对所述全局模型的提升效果； 基于所述历史贡献度确定每个所述第二梯度对应的聚合权重；所述历史贡献度高的所述聚合权重大于等于所述历史贡献度低的所述聚合权重； 分别将每个所述第二梯度与对应的所述聚合权重加权求和，得到所述聚合梯度； 确定每个所述参与方对应的历史贡献度，包括： 针对任意一个所述参与方，基于更新后的所述全局模型的预测指标与更新前的所述全局模型的预测指标的差值，确定更新后的所述全局模型的模型性能提升效果；所述模型性能提升效果用于衡量所述参与方的第一梯度对所述全局模型的预测指标的提升幅度； 计算所述参与方对应的所述第一梯度与所述聚合梯度的相似性，并基于所述相似性生成所述第一梯度的梯度有效性；所述梯度有效性用于评估所述参与方的梯度方向与所述全局模型的最优更新方向的一致性； 获取所述参与方对应的训练数据的数据质量；所述数据质量从数据完整性、时效性、合规性进行评估； 根据所述模型性能提升效果、所述梯度有效性以及所述数据质量，确定所述参与方的历史贡献度。

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深圳大学，其通讯地址为：518060 广东省深圳市南山区粤海街道南海大道3688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”。

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