南京大学毛云龙获国家专利权
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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种密文明文混合学习模式的安全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：CN116582242B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310401778.2，技术领域涉及：H04L9/00；该发明授权一种密文明文混合学习模式的安全联邦学习方法是由毛云龙;杨轩麟;张天陵;仲盛设计研发完成，并于2023-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种密文明文混合学习模式的安全联邦学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种密文明文混合学习模式的安全联邦学习方法，包括第一阶段的加密训练协议、第二阶段的部分明文训练协议及当前协议的选择判别；客户端以自身训练过程中的指标和给出的判别方法，判断此轮训练应当使用哪一阶段的协议，并将判断结果发送给服务端，服务端根据客户端上传的判断结果决定此轮协议并将其通知给客户端，客户端与服务端根据协议内容进行训练和通信，完成此轮的训练。本发明通过在全局训练的不同时期选取合适的训练协议，在保护了用户数据隐私的同时，提升了联邦学习训练的效率，有效提升了计算的效率，减少了各方传输数据消耗的带宽，最终实现了高效的基于多方数据的深度神经网络模型训练。
本发明授权一种密文明文混合学习模式的安全联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.一种密文明文混合学习模式的安全联邦学习方法，其特征在于包括第一阶段的加密训练协议、第二阶段的部分明文训练协议及当前协议的选择判别； 若客户端本地模型快速收敛，则采用传统半同态加密聚合方案，各个客户端先在自己本地进行一轮全局模型的训练，并将更新后的梯度值使用半同态加密算法加密后上传至服务端，所述服务端对接收到的数据进行聚合后再回传客户端解密； 若客户端本地模型收敛速度开始放缓甚至收敛到极小点，则使用快速聚合方案，服务端针对各客户端参数的统计信息分布，选取部分客户端并与之传递部分参数交互完成快速聚合； 客户端以自身训练过程中的指标和给出的判别方法，判断此轮训练应当使用哪一阶段的协议，并将判断结果发送给服务端，服务端根据客户端上传的判断结果决定此轮协议并将其通知给客户端，客户端与服务端根据协议内容进行训练和通信，完成此轮的训练。
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