武汉大学滕龙获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种隐私安全细粒度联邦聚合方法、装置、设备及介质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：CN118944935B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411026878.2，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种隐私安全细粒度联邦聚合方法、装置、设备及介质是由滕龙;李孟泽;温泽瑞;刘洁晨;袁泽澄设计研发完成，并于2024-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种隐私安全细粒度联邦聚合方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种隐私安全细粒度联邦聚合方法、装置、设备及介质，其中，该隐私安全细粒度联邦聚合方法包括：确定本地模型不同层级的优先级，根据不同层级的优先级分配对应的聚合间隔，并按照联邦聚合策略对所述本地模型进行训练；生成随机掩码，并将所述随机掩码添加至所述本地模型对应层级的模型参数上；将携带所述随机掩码的模型参数的参数向量上传至服务器，并接收所述服务器返回的聚合计算结果；所述聚合计算结果由所述服务器对所述参数向量进行中央聚合计算得到。通过本发明，能够有效降低受到拜占庭攻击和数据投毒攻击的可能性，解决了现有的联邦学习框架存在的安全性能较差、易受到攻击的问题。
本发明授权一种隐私安全细粒度联邦聚合方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种隐私安全细粒度联邦聚合方法，其特征在于，包括： 确定本地模型不同层级的优先级，根据不同层级的优先级分配对应的聚合间隔，并按照联邦聚合策略对所述本地模型进行训练； 生成随机掩码，并将所述随机掩码添加至所述本地模型对应层级的模型参数上； 将携带所述随机掩码的模型参数的参数向量上传至服务器，并接收所述服务器返回的聚合计算结果；所述聚合计算结果由所述服务器对所述参数向量进行中央聚合计算得到； 比较所述聚合计算结果与所述模型参数的参数向量的相似性，根据比较结果更新联邦聚合策略； 比较所述聚合计算结果与所述模型参数的参数向量的相似性，根据比较结果更新联邦聚合策略，包括： 根据所述聚合计算结果，确定所述本地模型对应层级的皮尔逊相关系数； 根据所述皮尔逊相关系数调整所述联邦聚合策略中的聚合间隔； 根据所述聚合计算结果和所述本地模型对应层级的模型参数更新所述本地模型。
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