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龙图腾网获悉福建师范大学申请的专利基于自适应隐写水印的联邦学习中对手感知认证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：CN120729652B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511238306.5，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于自适应隐写水印的联邦学习中对手感知认证方法是由林丽美;陈伟鑫;黄艳泽;高保龙设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应隐写水印的联邦学习中对手感知认证方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于自适应隐写水印的联邦学习中对手感知认证方法，方法为：设备构建自身身份信息，加密传输给认证服务器；认证服务器处理外部设备的请求，确保加入系统的每个设备都拥有受控的有效期和明确的身份信息；设备根据有效期重新向认证服务器发出申请，服务器定期清理内部无效设备；认证服务器对合法设备进行注册设备ID并分组，同时为各分组选取群组领导设备并制定轮换规则；认证服务器为各分组生成相应的水印触发数据集，连同全局模型和认证数据集一同发往所有合法设备；合法设备训练全局模型并学习触发策略；认证服务器对合法设备进行安全认证。本发明提高认证过程的可控性、准确性和隐蔽性，实现安全、高效且隐蔽的认证。

本发明授权基于自适应隐写水印的联邦学习中对手感知认证方法在权利要求书中公布了：1.基于自适应隐写水印的联邦学习中对手感知认证方法，其特征在于：其包括训练阶段和认证阶段，具体步骤如下： 训练阶段： 步骤1，设备构建自身身份信息AI并加密传输给认证服务器As；其中，已获系统管理员批准加入网络环境的合法设备的身份信息AI包括一个唯一认证标识符Aid； 步骤2，认证服务器As处理当前网络环境下外部设备的请求，确保加入的每个设备都拥有受控的有效期Ap和明确的身份信息AI； 步骤3，认证服务器As对合法设备进行注册设备ID，同时为合法设备分组； 步骤4，认证服务器为各分组生成相应的水印触发数据集以及分配后续认证所需的认证数据集，再将全局模型和认证数据集一同发往所有合法设备；步骤4的具体步骤为： 步骤4-1，为每个组分配一个独立的水印触发数据集用于后续训练；每个分组所选的数据集包括数字图像数据集和非数字图像数据集，通过图像隐写术将数字图像数据集中图像样本依次嵌入到与组分类相对应的非数字图像样本中后形成水印触发数据集，嵌入位置是非连续的，嵌入表达式如下： ； ； 其中，是水印嵌入位置，是水印嵌入位置之间的间隔，是为了计算新的水印嵌入位置，U是从1到5的整数集合，表示水印嵌入功能，表示无水印触发数据集的水印嵌入位置的数据，表示组号Gnum对应的数字图像数据集中第号数据，表示组号Gnum对应的数字图像数据集的样本数量； 步骤4-2，将全局模型、水印触发数据集和认证数据集分发至所有合法设备； 步骤5，基于轮回规则为各分组选取群组领导设备； 步骤6，合法设备执行联邦训练，训练全局模型并学习触发策略；步骤6的具体步骤为： 步骤6-1，合法设备接收认证服务器As发送的内容后，进入训练阶段，将水印触发数据集在本地划分为两部分，包含带水印数据和非带水印数据，均用于联邦学习训练； 步骤6-2，训练分为两个阶段，第一阶段，设备利用每组各自的本地水印触发数据集进行本地模型训练并将本地模型更新上传至认证服务器As参与全局模型聚合； 步骤6-3，第二阶段，设备从带水印数据的指定位置提取水印并进行识别；当水印被正确识别后设备将带水印数据的指定位置的标签修改为自身的认证标识符Aid； 认证阶段： 步骤7，认证服务器对合法设备进行安全认证。

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