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龙图腾网获悉北京工业大学;中国人民大学申请的专利抵御内部不诚实参与者的隐私保护方法及装置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：CN119397591B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202411486644.6，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权抵御内部不诚实参与者的隐私保护方法及装置是由王宏远;于振江;祖宝开;朱婉婷设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本抵御内部不诚实参与者的隐私保护方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种抵御内部不诚实参与者的隐私保护方法及装置，其中方法包括：获取参与者待上传的局部模型参数；基于承诺函数，对局部模型参数进行承诺计算，得到承诺函数值；将局部模型参数及其对应的承诺函数值发送至记账权矿工，以使记账权矿工将局部模型参数及其对应的承诺函数值写入BFL框架中的区块，并合成全局模型；分别基于各参与者对全局模型参数进行数据隐私增强，并将数据隐私增强后的全局模型参数写入BFL框架中的区块。实现了在区块链中写入基于承诺函数和盲签名的智能合约，在出现不诚实参与者抵赖或泄露模型的情况时，按照合约打开承诺或签名确定不诚实参与者，提升了内部不诚实参与者的抵抗与防御能力，保障隐私安全性。

本发明授权抵御内部不诚实参与者的隐私保护方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种抵御内部不诚实参与者的隐私保护方法，其特征在于，所述方法包括： 获取基于区块链的联邦学习BFL框架中参与者待上传的局部模型参数； 基于预先确定的承诺函数，对所述局部模型参数进行承诺计算，得到承诺函数值； 将所述局部模型参数及其对应的承诺函数值发送至记账权矿工，以使所述记账权矿工将所述局部模型参数及其对应的承诺函数值进行验证后写入所述BFL框架中的区块，并合成全局模型； 分别基于各参与者对所述全局模型中的全局模型参数进行数据隐私增强，并将数据隐私增强后的全局模型参数写入所述BFL框架中的区块； 所述分别基于各参与者对所述全局模型中的全局模型参数进行数据隐私增强，包括： 分别基于各参与者对所述全局模型中的全局模型参数添加不同参数噪声，并基于各参与者的公钥，对添加参数噪声的全局模型参数执行数据盲化操作，生成盲化后的全局模型参数； 基于各参与者的私钥，对盲化后的全局模型参数进行签名； 所述承诺函数的确定公式为： ； 记账权矿工对每个参与者的承诺函数进行验证，验证s=t是否成立； 其中，； ； 其中，是局部模型参数的承诺函数，i是参与者的身份标识符，是参与者的身份标识符i的哈希值，g和h是唯一循环子群中的两个元素，是RSA方案的模数，和是两个安全的素数，是唯一循环子群的阶，和是每个参与者生成承诺函数的公私钥对，和是两个安全的素数且满足，； 如果承诺验证通过，则将承诺值写入区块存储，并进行后续全局模型聚合操作，如果承诺验证不通过，则说明该参与者存在不诚实行为，公开该参与者身份i和局部模型参数，任何人可以使用公钥对承诺进行验证，使其不能抵赖不诚实身份。

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