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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种面向6G网络的基于分片区块链的大规模高效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：CN118301167B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202410467796.5，技术领域涉及：H04L67/104；该发明授权一种面向6G网络的基于分片区块链的大规模高效联邦学习方法是由朱晓荣;袁志伟设计研发完成，并于2024-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向6G网络的基于分片区块链的大规模高效联邦学习方法在说明书摘要公布了：本发明属于通信网络技术领域，公开了一种面向6G网络的基于分片区块链的大规模高效联邦学习方法，该方法将分片区块链与联邦学习结合，将6G设备进行分片，在分片链中采用异步联邦学习结合有向无环图共识算法并行提升学习效率，主链采用实用拜占庭容错共识保障最终一致性，并提出了基于最优分片的高效联邦学习算法，该算法分析了分片数量对于联邦学习训练、聚合时延以及区块链共识时延等影响，在保证安全的前提下，通过优化区块链分片个数提高系统的整体学习效率。本发明在不同恶意节点占比的情况下依然能保持较快的收敛速度，并且大规模节点下该算法的时延显著低于其他联邦学习与区块链结合的算法的时延。

本发明授权一种面向6G网络的基于分片区块链的大规模高效联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.一种面向6G网络的基于分片区块链的大规模高效联邦学习方法，其特征在于：所述大规模高效联邦学习方法具体包括以下步骤： 步骤1、当需求方需要联邦学习模型应用于业务时，会通过核心云分发模型训练任务至边缘云层节点和设备层节点，合法设备通过公钥基础设施验证后获取数字证书和初始模型进行预训练； 步骤2、核心云中的核心云服务器根据终端数量，用最优分片的高效联邦学习算法确定分片数量，具体包括以下步骤： 步骤2.1、设共有N个终端设备分成S个分片链i进行联邦学习，每个分片链i的终端集合为Ni，集合大小为|Ni|，第i个分片的第j个终端节点拥有数据集数据集的大小为第i个分片的第j个终端节点拥有算力fi j，主节点拥有算力Fi，进行K轮联邦学习迭代； 步骤2.2、所有分片链节点完成K轮联邦学习迭代后，若有懒惰节点故意不进行训练或者宕机，则在规定最大时间τ′max后，分片链主节点宣布分片链训练结束，并重复进行加权随机漫步算法选择一个模型交易，并将其上传到主链进行PBFT共识； 步骤2.3、待PBFT共识完成后，主链副本节点向主链主节点发送模型参数，主链主节点验证模型参数的哈希值，并进行模型聚合； 步骤2.4、求解分片数量S取何值； 步骤3、确定完分片数量后，基于模型相似度与通信距离确定分片方法，并下发给边缘云层节点和设备层节点，边缘云层节点和设备层节点各自组成分片链网络； 步骤4、分片链节点在片内基于模型准确率与节点信誉评分的加权随机漫步算法挑选模型并进行多轮联邦学习迭代，完成后分片链的主节点读取分片链最新轮次的模型交易将选择的模型打包进区块放在主链上进行共识，主链节点进行PBFT共识，PBFT共识完成后，主链的主节点读取共识结果，完成全局模型聚合。

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