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龙图腾网恭喜北京理工大学申请的专利基于去中心化安全聚合的轻量级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：CN113806768B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202110966055.8，技术领域涉及：G06F21/60；该发明授权基于去中心化安全聚合的轻量级联邦学习隐私保护方法是由沈蒙;顾艾婧;张杰;王婧设计研发完成，并于2021-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于去中心化安全聚合的轻量级联邦学习隐私保护方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于去中心化安全聚合的轻量级联邦学习隐私保护方法，属于数据隐私保护技术领域。在用户侧利用边缘节点和联盟区块链构建一个安全的去中心化聚合平台，在该平台上协同进行聚合过程。每个用户对局部模型进行分割，并将其分别发送到每个连接的边缘节点。每个用户生成一个全局随机数，并进行分割，分别共享到与其连接的边缘节点。然后，所有边缘节点进行安全去中心化聚合，每个用户会收到加有其自定义的全局随机数扰动的全局模型，参与聚合的边缘节点无法得知全局模型，而每个用户都能够去除添加的扰动，得到原有的全局模型。本方法无需加密操作就能实现隐私保护，在计算效率、模型准确性和对成员推理攻击的隐私保护方面优于现有技术。

本发明授权基于去中心化安全聚合的轻量级联邦学习隐私保护方法在权利要求书中公布了：1.基于去中心化安全聚合的轻量级联邦学习隐私保护方法，其特征在于，每个用户都是数据持有者，并负责在联邦学习流程中更新本地模型；每个用户随机连接N个边缘节点，边缘节点数量不小于拜占庭节点的总数；边缘节点为用户提供安全分散的局部模型聚合，它扮演两个角色：局部模型聚合者和区块链共识节点；边缘节点是在用户网络边缘建立的安全的聚合服务平台，由服务提供商提供存储、计算和网络资源，负责局部模型并执行部分模型聚合；首先，每个用户对模型参数进行分割，生成精心构造的全局随机数，并通过参数分割算法对全局随机数进行分割；然后，用户将被分割的模型参数和全局随机数发送到其连接的边缘节点；之后，边缘节点进行局部模型聚合，并上传到区块链中；区块链分类帐本作为一个数据共享平台，利用全局模型聚合合约完成全局模型聚合，得到一个被全局随机数覆盖的全局模型；在智能合约运行过程中，每个边缘节点从区块链共享账本中查询其它边缘节点的数据；同时，采用访问控制安全策略，除每个边缘节点和每个用户外，其它实体无法获取上传到总账上的数据；最后，边缘节点将该全局模型发送给其相对应的用户，全局随机数被用户完全消除，得到最终的全局模型；基于全局模型实现用户侧轻量级训练，从而减轻隐私泄露威胁。

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