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龙图腾网恭喜西安邮电大学申请的专利一种联邦学习隐私保护方法、系统、介质、设备及终端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：CN115883076B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202211483881.8，技术领域涉及：H04L9/08；该发明授权一种联邦学习隐私保护方法、系统、介质、设备及终端是由张应辉;刘伟;曹大禹;韩刚;郭瑞;郑东设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种联邦学习隐私保护方法、系统、介质、设备及终端在说明书摘要公布了：本发明属于联邦学习隐私保护技术领域，公开了一种联邦学习隐私保护方法、系统、介质、设备及终端，初始化阶段，服务器和客户端完成认证密钥对、秘密共享辅助函数以及秘密共享密钥对的初始化；密钥分发阶段，基于椭圆曲线的Diffie‑Hellman密钥交换，构造齐次线性递归数列并计算掩码的公共参数，并发送参数给服务器；掩码生成及客户端认证阶段，计算掩码并加入至本地模型参数；客户端生成认证参数，服务器认证客户端，服务器聚合模型参数并广播列表；模型聚合阶段，客户端计算秘密共享参数，服务器恢复掉线客户端掩码和在线客户端随机数掩码，服务器完成聚合并广播参数。本发明实现了对密钥的可快速分发，同时保证密钥的隐私性。

本发明授权一种联邦学习隐私保护方法、系统、介质、设备及终端在权利要求书中公布了：1.一种联邦学习隐私保护方法，其特征在于，联邦学习隐私保护方法包括初始化阶段、密钥分发阶段、掩码生成及客户端认证阶段和模型聚合阶段四个阶段；服务器和客户端依次完成认证密钥对、秘密共享辅助函数以及秘密共享密钥对的初始化；客户端完成基于椭圆曲线的Diffie-Hellman密钥交换，使用交换后得到的密钥构造齐次线性递归数列，得到数列后计算出掩码私钥和随机数掩码的公共参数，并发送各服务器；客户端使用掩码私钥计算出掩码，并将掩码和随机数掩码加入到本地模型参数中，生成认证参数；客户端将加掩码后的本地模型参数和认证参数上传给服务器，服务器对客户端进行认证，认证成功后聚合客户端的模型参数并广播掉线客户端列表；在线客户端根据对应掉线客户端的公开参数计算每个掉线客户端的秘密共享参数并上传给服务器；服务器聚合每个掉线客户端的秘密共享参数后，恢复出掉线客户端的掩码密钥，并计算出掉线客户端的掩码和在线客户端的随机数掩码；服务器将掉线客户端的掩码和在线客户端的随机数掩码加入到服务器聚合的模型参数中，消除掉掩码和随机数掩码的影响完成聚合并广播模型参数。

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安邮电大学，其通讯地址为：710061 陕西省西安市雁塔区长安南路563号西安邮电大学；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”。