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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于跨链技术的联邦学习隐私保护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：CN119382868B 。

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：202411235710.2，技术领域涉及：H04L9/08；该发明授权基于跨链技术的联邦学习隐私保护方法是由蒋芃;刘琦;祝烈煌设计研发完成，并于2024-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于跨链技术的联邦学习隐私保护方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于跨链技术的联邦学习隐私保护方法，通过密钥授权中心为客户端与聚合器分发独立的加密密钥及解密密钥，从而提高了数据的安全性。客户端对本地模型进行加密后再上传至服务器，在聚合器下载加密模型时，需要先对加密模型是否被篡改进行验证后再进行部分解密，从而确保待聚合的加密模型内数据的准确性及安全性；通过聚合器对加密模型进行部分解密并进行聚合，从而使聚合器无法访问加密模型内全部数据，避免了加密模型的训练数据被从聚合器中还原；客户端再对从服务器下载的部分解密全局模型进行聚合，从而使客户端不能接触到其他客户端训练模型使用的原始数据，提高联邦学习的隐私性。

本发明授权基于跨链技术的联邦学习隐私保护方法在权利要求书中公布了：1.一种基于跨链技术的联邦学习隐私保护方法，其中，所述方法由密钥授权中心、服务器、聚合器和客户端实现；所述客户端与所述聚合器均为多个，基于区块链技术构建客户端链与聚合器链，所述客户端链与所述聚合器链基于中继链协议连接，全部所述客户端在所述客户端链上进行注册，全部所述聚合器在所述聚合器链上进行注册； 所述方法包括： 所述密钥授权中心为所述客户端生成加密密钥，并为所述聚合器生成与所述加密密钥对应的解密密钥； 所述客户端基于所述加密密钥对预先训练的本地模型进行加密，生成加密模型并上传至所述服务器； 所述客户端基于所述加密模型的第一文件信息，计算第一哈希值； 所述客户端从所述密钥授权中心获取第一签名密钥，基于所述第一哈希值生成与所述第一签名密钥，生成第一数字签名； 将所述第一文件信息、所述第一哈希值与所述第一数字签名打包为第一交易并上传至所述客户端链； 所述聚合器从所述服务器下载所述加密模型，并验证所述加密模型是否被篡改；其中，所述验证所述加密模型是否被篡改还包括： 所述聚合器基于所述中继链协议访问所述客户端链，获取所述第一交易； 基于通过服务器下载的所述加密模型获取第二文件信息，计算所述第二文件信息的第二哈希值，将所述第二哈希值与所述第一哈希值进行比对； 所述聚合器从所述密钥授权中心获取第一验证密钥，基于所述第一验证密钥与所述第二哈希值，生成第二数字签名，将所述第二数字签名与所述第一数字签名进行比对； 响应于所述第二哈希值与所述第一哈希值相等，所述第二数字签名与所述第一数字签名相同，则所述加密模型未被篡改； 响应于所述加密模型未被篡改，所述聚合器基于所述解密密钥对所述加密模型进行部分解密，基于多客户端阈值函数加密方案将所述加密模型分发至多个所述聚合器进行部分解密，基于全部所述聚合器对部分解密的所述加密模型进行聚合，生成部分解密全局模型，将所述部分解密全局模型上传至所述服务器； 所述客户端从所述服务器下载所述部分解密全局模型，并验证所述部分解密全局模型是否被篡改；响应于所述部分解密全局模型未被篡改，所述客户端将所述部分解密全局模型聚合为全局模型，基于所述全局模型对所述本地模型进行优化。

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