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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于关键学习期识别的同态加密联邦学习通信成本控制方法和系统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：CN118677594B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202410766229.X，技术领域涉及：H04L9/00；该发明授权基于关键学习期识别的同态加密联邦学习通信成本控制方法和系统是由兰雨晴;于艺春;杨晓艺设计研发完成，并于2024-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于关键学习期识别的同态加密联邦学习通信成本控制方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于关键学习期识别的同态加密联邦学习通信成本控制方法和系统，从网络内部识别对同态加密联邦学习模型训练的服务器允许连接的客户端集群，并对客户端集群进行监听，得到所有客户端各自的工作状态特征信息；还从训练过程中监听得到模型的损失值变化数据，以此区分确定模型在训练过程中的关键学习期和非关键学习期；基于关键学习期和非关键学习期各自的时间属性信息，确定模型在训练过程中的客户端连接变更信息，对客户端的连接变化进行定量标定；还基于客户端连接变更信息和工作状态特征信息，调整服务器与客户端的通信连接状态，有效减少模型训练的通信开销，同时不会影响模型的精度，确保同态加密联邦学习模型的工作可靠性和安全性。

本发明授权基于关键学习期识别的同态加密联邦学习通信成本控制方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于关键学习期识别的同态加密联邦学习通信成本控制方法，其特征在于，包括： 对同态加密联邦学习模型训练所在服务器进行识别，得到所述服务器在网络内部的通信属性信息；基于所述通信属性信息，确定所述服务器在训练所述同态加密联邦学习模型过程中允许连接的客户端集群，并对所述客户端集群下属所有客户端进行监听，得到所有客户端各自的工作状态特征信息； 对所述同态加密联邦学习模型的训练过程进行监听，得到所述同态加密联邦学习模型在训练过程中的损失值变化数据；基于所述损失值变化数据，确定所述同态加密联邦学习模型在训练过程中的所有关键学习期和所有非关键学习期；基于所述同态加密联邦学习模型下属所有关键学习期和所有非关键学习期各自的时间属性信息，确定所述同态加密联邦学习模型在训练过程中的客户端连接变更信息； 基于所述客户端连接变更信息和所述工作状态特征信息，调整所述服务器与客户端的通信连接状态；并基于所述同态加密联邦学习模型的实时训练状态，调整所述服务器在所述网络内部的通信权限。

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北京航空航天大学，其通讯地址为：100080 北京市海淀区学院路37号；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”。