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龙图腾网获悉西北农林科技大学申请的专利无线网络中安全的联邦学习聚合方法、系统、设备及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：CN116957104B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310829896.3，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权无线网络中安全的联邦学习聚合方法、系统、设备及介质是由孙红光;张冲;王学波;张宏鸣;李书琴;徐超;景旭;吕志明;刘敬敏设计研发完成，并于2023-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本无线网络中安全的联邦学习聚合方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明属于无线通信技术领域，公开了一种无线网络中安全的联邦学习聚合方法、系统、设备及介质，基于非对称密钥加密体制进行用户身份认证，通过EigenTrust算法对用户进行可靠性分数建模，服务器构建与其关联节点的可靠性分数表；在一个训练轮次完成后，用户首先加密身份信息并对本地模型添加差分隐私并发送给服务器，服务器验证用户身份后接收模型信息，计算用户可靠性分数，该可靠性分数同时会成为下一轮可靠性分数计算时的参照；服务器根据用户可靠性分数值将用户模型参数按照一定比例进行聚合，得到全局模型。本发明合理有效地防止用户恶意破坏联邦学习过程，保护用户隐私，提高联邦学习系统全局模型的正确率，保证了无线联邦学习的安全性。

本发明授权无线网络中安全的联邦学习聚合方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种无线网络中安全的联邦学习聚合方法，其特征在于，实现所述的无线网络中安全的联邦学习聚合方法包括一个服务器和K个用户终端，包括：基于非对称密钥加密体制的数字签名与验证完成用户身份认证，防止恶意用户非法参与联邦学习过程；使用差分隐私技术对用户模型添加高斯噪声进行加密；通过EigenTrust算法对用户进行可靠性分数建模，服务器构建与之关联节点的可靠性分数表，根据可靠性分数值完成全局模型的聚合； 所述无线网络中安全的联邦学习聚合方法包括以下步骤： 步骤一，服务器发布联邦学习任务，参与用户向服务器注册，服务器为注册用户生成公钥和密钥对并分配身份ID，服务器构建用户设备表存储用户的地址信息、公钥和密钥信息、身份ID信息；每个用户从服务器处接收其自身的公钥和身份ID；用公钥和密钥的目的是防止敌手恶意的加入训练过程从而破环全局模型的收敛； 步骤二，用户完成一个联邦学习轮次后，首先使用公钥对身份ID进行数字签名，签名的目的是防止敌手截获身份ID后冒充正常设备，然后向本地模型参数添加差分隐私，最后将数字签名与模型权重发送给服务器； 步骤三，服务器接收每个用户设备的信息后，首先从消息报文中提取设备的地址信息，根据地址信息在设备表中检索其密钥信息，使用密钥对其ID信息的数字签名进行解密，认证通过则留下该报文消息； 步骤四，基于用户模型相似度，服务器使用EigenTrust算法构建用户可靠性分数表； 步骤五，基于步骤四构建的用户可靠性分数表，将用户模型参数按照一定比例进行聚合。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北农林科技大学，其通讯地址为：712100 陕西省咸阳市杨凌示范区邰城路3号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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