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龙图腾网获悉南通大学申请的专利一种基于区块链抗毒化攻击的隐私保护联邦学习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：CN116451805B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310354892.4，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种基于区块链抗毒化攻击的隐私保护联邦学习方法是由马海英;杨天玲;黄双龙;杨及坤设计研发完成，并于2023-04-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于区块链抗毒化攻击的隐私保护联邦学习方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于区块链抗毒化攻击的隐私保护联邦学习方法，属于联邦学习、隐私保护、区块链技术领域。解决了隐私保护联邦学习中的毒化攻击和恶意聚合的技术问题。其技术方案为，包括以下步骤：S10、系统全局初始化；S20、本地模型训练；S30、恶意参与者识别，MO和SM合作确定参与者是否执行了归一化操作；S40、梯度密文聚合；S50、参与者和MO更新模型。本发明的有益效果为：本发明利用全同态加密算法CKKS保护参与者模型梯度的隐私，利用余弦相似度方法在梯度密文中识别恶意梯度，利用区块链的共识机制计算并验证聚合结果。

本发明授权一种基于区块链抗毒化攻击的隐私保护联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于区块链抗毒化攻击的隐私保护联邦学习方法，其特征在于，包括以下步骤： S10、系统全局初始化，系统管理员SM负责构建一个区块链系统，参与者和模型拥有者MO注册到这个区块链，获得一个账号，并生成自己的一对公私钥，MO发布一个联邦学习任务，参与者自愿加入该联邦学习任务，SM使用全同态加密算法CKKS的密钥生成算法为这个联邦学习任务生成一组公私钥集pks,sks,evks,rks，其中pks为公钥，用于加密明文多项式；sks为私钥，SM秘密保存，并用于解密每个轮次聚合结果的密文；evks为辅助计算密钥，用于CKKS的同态乘法计算得到密文乘积；rks为旋转密钥，通过秘密信道将pks,evks,rks发送给MO，MO使用全同态加密CKKS的密钥生成算法为这个联邦学习任务生成一组公私钥集pkx,skx,evkx,rkx，通过秘密信道将安全参数SP＝{pkx,skx,evkx,rkx,pks,evks,rks,Δ}发送给所有参与者，其中Δ为全同态加密CKKS编码中的缩放因子； S20、本地模型训练，参与者通过与MO的秘密信道获得安全参数SP，训练模型得到本地梯度，归一化并加密这个本地梯度，本地梯度密文存储在分布式文件系统DFS，最后将密文在DFS中的地址打包到交易并上传至区块链； S30、恶意参与者识别，MO和SM合作确定参与者是否执行了归一化操作，生成正确归一化的参与者列表L，MO首先训练全局模型得到基线梯度，归一化并加密基线梯度得到密文，然后计算基线梯度密文与L中每个参与者的本地梯度密文之间的余弦相似度密文，使用同态密文比较算法；当余弦相似度值小于等于0时，将这个参与者梯度的权重设置为0，否则，将这个参与者梯度的权重设置为余弦相似度的值，这个过程是在密文状态下进行操作的，最后将梯度权重密文存储在DFS，生成一个交易并上传至区块链； S40、梯度密文聚合，区块链调用Algorand共识机制选出聚合者，由这个聚合者利用参与者梯度的权重计算得到本轮次的聚合密文，将聚合密文存储在分布式文件系统DFS中，将聚合过程生成一个交易，将这个交易打包到新的区块中，SM从区块链查询交易得到聚合密文，使用自己的私钥sks解密得到聚合结果的明文和L中参与者的权重之和，利用权重之和计算得到聚合梯度，使用MO和参与者共有的公钥pkx加密这个聚合梯度，将聚合梯度密文存储在DFS，生成一个交易并上传至区块链； S50、参与者和MO更新模型，参与者和MO从区块链得到聚合梯度密文的DFS地址，根据这个地址从DFS下载聚合梯度密文，使用MO和参与者共有的私钥skx解密得到聚合梯度，更新本地模型，如果MO测试模型的准确率达到预定的值，联邦学习任务结束，否则参与者进行下一轮次的训练，重复执行步骤S20、步骤S30、步骤S40、步骤S50； 其中，分布式文件系统DFS存放数据密文，数据密文存放地址存储在区块链，系统中实体根据这个地址下载相应的数据密文，用于减少区块链的存储开销。

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