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龙图腾网获悉中国科学院信息工程研究所申请的专利基于区块链的拜占庭鲁棒联邦学习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：CN116796830B 。

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：202310514953.9，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权基于区块链的拜占庭鲁棒联邦学习方法及系统是由肖文杰;程涛;汤学海;董扬琛;冯远航;张潇丹;韩冀中;虎嵩林设计研发完成，并于2023-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于区块链的拜占庭鲁棒联邦学习方法及系统在说明书摘要公布了：本公开涉及一种基于区块链的拜占庭鲁棒联邦学习方法及系统，所述方法不仅基于反馈机制的委员会聚合算法，通过在每一轮的学习过程中选出一个委员会节点进行模型更新的贡献度计算，且依据每个节点的贡献度决定聚合策略从而降低恶意模型更新对全局模型的影响，还在聚合阶段完成后会增加一轮反馈验证，只有大部分节点验证认可了本次聚合的全局模型，训练才会正式进入下一轮。本发明解决了中央服务器的不可信问题，并可以用于抵御恶意客户端的中毒攻击。

本发明授权基于区块链的拜占庭鲁棒联邦学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于区块链的拜占庭鲁棒联邦学习方法，其特征在于，应用一训练节点，所述训练节点属于参与第i轮训练事件的训练节点集合，所述方法包括： 获取一模型训练过程中需要的参数数据； 监听到委员会节点Ci在区块链中广播的第i轮训练事件后，基于从所述委员会节点Ci得到的全局模型参数Mi和所述模型训练过程中需要的参数数据进行模型训练，得到模型参数其中，p表示训练节点的编号，委员会节点Ci是从参与第i轮训练事件的训练节点中选举产生，初始的委员会节点C1为发起模型训练任务的任务发起节点或该任务发起节点指定一训练节点； 将所述模型参数传输给所述委员会节点Ci，以使所述委员会节点Ci基于本地训练得到的模型参数和接收到的所有模型参数计算参与第i+1轮训练事件的训练节点集合以及全局模型参数Mi+1；其中，所述委员会节点Ci基于本地训练得到的模型参数和接收到的所有模型参数计算参与第i+1轮训练事件的训练节点集合以及全局模型参数Mi+1，包括： 基于本地训练得到的模型参数和任一训练节点的模型参数计算该训练节点的贡献度； 在参与第i轮训练事件的训练节点集合中，筛除所述贡献度小于一贡献阈值的训练节点以得到参与第i+1轮训练事件的训练节点集合； 针对参与第i+1轮训练事件的训练节点集合，结合所述贡献度，对相应的模型参数进行聚合，以得到全局模型参数Mi+1； 接收且验证所述全局模型参数Mi+1，并将验证结果广播到区块链中，以协同参与第i轮训练事件的训练节点的验证结果，得到所述全局模型参数Mi+1的准确率； 在所述全局模型参数Mi+1的准确率低于一准确率阈值的情况下，联合参与第i轮训练事件的训练节点重新选举委员会节点Ci，并返回至所述将所述模型参数传输给所述委员会节点Ci； 在所述全局模型参数Mi+1高于一准确率阈值，且该训练节点不属于参与第i+1轮训练事件的训练节点集合的情况下，退出训练任务； 在所述全局模型参数Mi+1高于一准确率阈值，且该训练节点属于参与第i+1轮训练事件的训练节点集合的情况下，则令i＝i+1，并返回至所述监听到委员会节点Ci在区块链中广播的第i轮训练事件。

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