南京大学赵岩获国家专利权
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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于MDS编码的联邦学习安全聚合方法及系统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：CN116451811B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202310349411.0，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权一种基于MDS编码的联邦学习安全聚合方法及系统是由赵岩;叶保留;陆桑璐设计研发完成，并于2023-04-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于MDS编码的联邦学习安全聚合方法及系统在说明书摘要公布了：本文发明公开了一种基于MDS编码的联邦学习安全聚合方法及系统。所述方法面向基于安全聚合的联邦学习计算框架，利用数据加密，数据拆分等方法，保证用户在参与联邦学习训练的同时，隐私数据不被泄露。同时本方法通过服务器调度，MDS编码等方法解决了基于安全聚合的联邦学习中存在的由于用户掉线导致的聚合结果无效的问题，保证了最终聚合结果的可用性，提升了整个系统的健壮性。并且该方法与已有方法相比有着更低的计算开销，提高了联邦学习的学习效率。
本发明授权一种基于MDS编码的联邦学习安全聚合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于MDS编码的联邦学习安全聚合方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 1用户i在本地生成一对公私钥将公钥发送给服务器，服务器接收至少n1个在线用户的公钥后，将收集到的公钥集合分发给所有在线用户，n1≤n，n为用户个数，并且n-n1t，其中t为系统允许的最大掉线率； 2用户i根据自己的私钥及收集到的其他用户的公钥计算得到自己与其他用户之间的共享密钥Si,j； 3用户i将自己需要上传的梯度值拆分并通过MDS编码得到若干数据块并利用之前计算得到的共享密钥Si,j对数据块加密，得到加密数据块然后将加密数据块上传至服务器； 4服务器从至少n2个在线用户收集得到加密数据块后，将这些加密数据块分发给对应的用户，n2≤n，用户i在收到加密数据块后，根据共享密钥Si,j进行解密并求和，然后将和值上传至服务器； 5服务器在收集到不少于t个用户的数据后通过解码得到本轮聚合梯度值，完成本轮安全聚合，并利用得到的聚合梯度对模型进行更新。
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