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龙图腾网获悉海信集团控股股份有限公司申请的专利一种基于区块链的联邦学习方法、装置、设备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：CN117010526B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202310805823.0，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种基于区块链的联邦学习方法、装置、设备及存储介质是由邹名伊;刘微;何晨迪;林玥;林志鹏设计研发完成，并于2023-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于区块链的联邦学习方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于区块链的联邦学习方法、装置、设备及存储介质，方法包括：接收各客户端发送的训练模型，计算各训练模型的多个模型解释值；将各训练模型的多个模型解释值聚合为x，根据各x是否满足第一预设条件确定表征对应的客户端是否为恶意客户端的检测分数；根据各模型解释值是否满足第二预设条件确定对应客户端的贡献分数和总分数并确定各客户端的贡献比例；根据检测分数和贡献比例确定各客户端的解释分数，根据解释分数与信誉分数确定信任分数；确定对信任分数前K名的客户端的训练模型进行聚合；可以实现基于区块链的联邦学习，对客户端上传的训练模型进行判别，根据客户端的可信度保证联邦学习聚合模型的质量和可信赖性。

本发明授权一种基于区块链的联邦学习方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于区块链的联邦学习方法，其特征在于，应用于区块链的全节点和多个客户端，包括： 接收至少一个客户端发送的训练模型，利用Shapley法计算各所述训练模型中多个特征对应的多个夏普利值；利用SHAP法根据所述多个夏普利值，确定各所述训练模型的多个模型解释值；所述训练模型由客户端基于本地数据训练生成，并通过与区块链关联的雾节点设备发送至区块链全节点； 将各所述训练模型的多个模型解释值聚合为聚合值x，根据各聚合值x是否满足第一预设条件，确定表征对应的客户端是否为恶意客户端的检测分数； 根据各所述模型解释值是否满足第二预设条件，确定对应客户端的贡献分数和发送训练模型的客户端的贡献分数的总分数，并确定各客户端的贡献分数在所述总分数中所占的贡献比例； 根据所述检测分数和所述贡献比例的乘积确定各客户端的解释分数，根据所述解释分数与表征客户端信誉度的信誉分数的总和，确定信任分数；其中，表征客户端信誉度的信誉分数根据下列方式确定：根据各所述客户端上次迭代对应的信任分数与上次迭代最大的信任分数的差值，确定该客户端的信誉分数； 确定对所述信任分数前K名的客户端的训练模型进行聚合，得到聚合模型；确定所述聚合模型是否收敛；若是，确定全局模型，否则将所述聚合模型发送到各所述客户端进行训练，直至模型收敛。

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