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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种基于量子编码与格密码的联邦学习模型产权保护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：CN120658394B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202511154087.2，技术领域涉及：H04L9/08；该发明授权一种基于量子编码与格密码的联邦学习模型产权保护方法是由陈丁;李天瑞;储节磊设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于量子编码与格密码的联邦学习模型产权保护方法在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能技术领域，一种基于量子编码与格密码的联邦学习模型产权保护方法。方法包括：首先，分发初始全局模型，基于初始全局模型结合格密码量子态编码和信息论进行量子水印生成与嵌入；之后，基于嵌入水印的初始全局模型生成对应的量子指纹，采用多密钥同态加密方法聚合量子指纹，得到全局聚合指纹，并将对应的身份信息记录在DAG账本；最后，接收验证信息，基于验证信息和身份信息结合基于格困难问题的零知识证明协议进行模型所有权归属验证。水印本身由一个LWE实例加密，任何试图移除水印的计算行为，都等价于求解一个困难的LWE问题，这在计算上是不可行的。通过采用先进的格密码算法，实现了卓越的性能。

本发明授权一种基于量子编码与格密码的联邦学习模型产权保护方法在权利要求书中公布了：1.一种基于量子编码与格密码的联邦学习模型产权保护方法，其特征在于，所述方法包括： 分发初始全局模型，基于所述初始全局模型结合格密码量子态编码和信息论进行量子水印生成与嵌入，得到嵌入水印的初始全局模型； 基于嵌入水印的初始全局模型生成对应的量子指纹，采用多密钥同态加密方法聚合所述量子指纹，得到全局聚合指纹，并将对应的身份信息记录在DAG账本； 接收验证信息，基于所述验证信息和身份信息结合基于格困难问题的零知识证明协议进行模型所有权归属验证； 所述基于所述初始全局模型结合格密码量子态编码和信息论进行量子水印生成与嵌入包括： 对所有者身份信息进行预处理； 基于所述预处理的所有者身份信息生成容错学习密文向量； 基于所述容错学习密文向量结合分布式纠缠水印机制构建量子态水印； 所述基于所述初始全局模型结合格密码量子态编码和信息论进行量子水印生成与嵌入还包括： 基于信息论的自适应选择策略确定水印嵌入模型最优参数子集； 将所述水印嵌入模型最优参数子集中的参数转换为量子态； 采用量子叠加或基于格密码扰动理论进行量子态水印的嵌入； 所述将对应的身份信息记录在DAG账本包括： 基于模型哈希、水印哈希和所有者私钥生成ML-DSA签名； 基于所述ML-DSA签名和水印记录进行智能合约部署与注册，生成签名的所有权数据，将签名的所有权数据存储在DAG账本的节点中。

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