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龙图腾网恭喜国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司申请的专利结合同态加密和模型水印的人工智能模型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：CN115758402B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202211399033.9，技术领域涉及：G06F21/60；该发明授权结合同态加密和模型水印的人工智能模型联邦学习方法是由白锐;何平;兴胜利;王晓梅;赵灿;顾杨青;钱雪峰设计研发完成，并于2022-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合同态加密和模型水印的人工智能模型联邦学习方法在说明书摘要公布了：一种结合同态加密和模型水印的人工智能模型联邦学习方法，在联邦学习框架中，首先由中央服务器对多个参与者进行编号和分组，以及分发目标人工智能模型、相应的编号，每个参与者使用同态密钥加密对本地模型训练后得到的模型参数并发送给中央服务器，由中央服务器对加密的模型参数进行聚合后再返回至各个参与者，每个参与者对聚合的模型参数进行解密后利用聚合的模型参数更新本地模型，由此完成目标人工智能模型在联邦学习框架下的训练学习。本发明可解决客户的隐私安全问题，并可实现对客户不可信行为的监督。

本发明授权结合同态加密和模型水印的人工智能模型联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.结合同态加密和模型水印的人工智能模型联邦学习方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，由中央服务器对多个参与者进行编号和随机分组，并由中央服务器将目标人工智能模型、相应的编号发送给每个参与者，其中目标人工智能模型的损失函数为通过水印信息及水印对应的投影矩阵构建的正则化器正则化后的损失函数；步骤2，每个参与者分别获取同态加密的密钥，通过可靠第三方的密钥管理中心制作同态加密的密钥，并由第三方管理中心将密钥分别分发给各个参与者，其中同一组的各个参与者分发的密钥相同；步骤3，每个参与者分别使用本地数据对步骤1获取的目标人工智能模型进行训练得到训练后的本地模型以及模型参数，训练时通过损失函数对模型参数进行更新，由此将水印嵌入至训练后得到的本地模型中；步骤4，由每个参与者使用步骤2得到的密钥对模型参数进行加密；步骤5，由每个参与者将加密后的模型参数发送至中央服务器，由中央服务器将属于同一组的各个参与者发送的模型参数进行聚合；步骤5中，所述聚合过程如下： 其中，Wi表示客户端Ci本地训练的模型参数；[Wi]表示对Wi进行加密运算；表示第N组用户按数据量加权聚合的更新模型参数；表示客户端Ci更新后的模型参数；表示Paillier同态加密的加法同态性；D表示小组成员数据总量；Di表示客户端Ci的数据量，凭借Paillier算法的加法同态性，中央服务器在模型参数不可见的情况下，对模型参数进行聚合；步骤6，中央服务器将聚合的模型参数分别发送给对应组的各个参与者，每个参与者对聚合的模型参数进行解密后，利用解密后的聚合的模型参数更新本地模型；步骤7，重复步骤1-6，对目标人工智能模型进行多轮训练。

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