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龙图腾网获悉中山大学申请的专利融合区块链的联邦学习方法、装置、服务器及存储介质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：CN120012874B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411871939.5，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权融合区块链的联邦学习方法、装置、服务器及存储介质是由蒋彧琛;刘佳正;操晓春设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合区块链的联邦学习方法、装置、服务器及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种融合区块链的联邦学习方法、装置、服务器及存储介质，通过每个参与客户端从中央服务器中获取初始全局模型，及基于本丢数据库对初始全局模型进行训练，训练完成后得到更新全局模型，及将更新全局模型发送至中央服务器，当中央服务器接收到第一目标客户端发送的更新模型参数时，计算每个参与客户端的更新全局模型与指定客户端的更新全局模型之间的相似度，以基于相似度剔除参与客户端中的恶意客户端，基于剩余的善意客户端的更新全局模型进行聚合，得到目标全局模型，充分考虑恶意客户端对系统的影响，防止恶意客户端破坏模型训练。

本发明授权融合区块链的联邦学习方法、装置、服务器及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种融合区块链的联邦学习方法，其特征在于，所述方法包括： 发送初始全局模型参数至第一目标客户端，以使得所述第一目标客户端基于本地数据集对初始全局模型进行训练，以优化所述初始全局模型参数，所述初始全局模型参数包括所述初始全局模型，所述第一目标客户端为参与所述初始全局模型训练的多个参与客户端中的任意一个参与客户端； 当接收到所述第一目标客户端发送的更新模型参数时，计算更新全局模型与指定客户端的相似度，所述更新模型参数包括所述更新全局模型； 基于所述相似度聚合所述多个参与客户端的所述更新全局模型，得到目标全局模型； 所述方法还包括：利用预先部署在区块链网络中的智能合约封装交易数据，所述交易数据包括所述初始全局模型参数和所述更新全局模型参数；利用所述区块链网络的多个背书节点对所述交易数据进行验证；当所述交易数据通过验证时，利用所述背书节点生成背书信息，及将所述背书信息添加至所述交易数据；利用所述区块链网络上的排序节点将排序后的所述交易数据打包成新区块；利用所述排序节点将所述新区块发送给所述区块链网络的所有节点进行共识验证；当确定所述新区块通过验证时，将所述新区块添加至所述区块链网络中； 获取恶意客户端，及所述恶意客户端的比例系数，所述恶意客户端为所述多个参与客户端中所述相似度小于预设相似度阈值的参与客户端；基于多个所述比例系数验证所述目标全局模型的准确性。

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