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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于秘密分享和差分隐私的安全高效联邦学习方法及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：CN119903938B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411859933.6，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权基于秘密分享和差分隐私的安全高效联邦学习方法及系统是由何琨;白浩;李雨晴;陈晶;杜瑞颖设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于秘密分享和差分隐私的安全高效联邦学习方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于秘密分享和差分隐私的安全高效联邦学习方法及系统，首先，通过超级客户端选择方法确定一个超级客户端；然后，各客户端完成本地模型训练后，基于秘密共享与服务器和超级客户端共享量化梯度更新。为减少通信开销并确保模型精度，客户端在共享前执行动态梯度压缩。接着，超级客户端与服务器协同完成梯度聚合，并在秘密共享的梯度中加入差分隐私噪声。服务器恢复被扰动的梯度更新后更新全局模型，所有客户端下载最新全局模型，进入新一轮迭代。本发明提高了模型的准确性，加速了模型的训练。

本发明授权基于秘密分享和差分隐私的安全高效联邦学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于秘密分享和差分隐私的安全高效联邦学习方法，涉及实体包括一个服务器和N个客户端，其中，N为预设值； 其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：所述服务器确定一个超级客户端； 步骤1的具体实现包括以下子步骤： 步骤1.1：服务器首先初始化一个时间记录表，并配置相应的参数，包括选择轮数Rs，离线决策阈值轮数H≤Rs，每轮服务器最长等待时间tmax； 步骤1.2：服务器基于每个客户端i的实际训练时间ti来更新时间记录表Ti，若ti≤tmax则通过累加ti来记录，即Ti＝Ti+ti；否则，通过累加tmax来记录，即Ti＝Ti+tmax；Rs轮之后，若Ti≥tmax×H，则认为客户端i离线； 步骤1.3：服务器根据时间记录表选择训练时间最短的客户端作为超级客户端，即argminiTi； 步骤2：每个客户端i∈[N]使用其私有数据集Di训练一个本地模型得到梯度更新 表示客户端i第r轮梯度更新，得到压缩梯度更新 步骤2的具体实现包括以下子步骤： 步骤2.1：客户端i在本地私有数据集Di上训练本地模型后得到第r轮的梯度更新 步骤2.2：客户端i基于压缩函数进行本地压缩得到其中是一个超参数用来控制压缩程度，其取值范围均匀分布在0到1之间； 其中，对于梯度更新其第j个分量被压缩为： 其中表示的符号，且定义sgn0＝1；随机变量定义如下： 其中，f是一个整数，且满足和因此，是的压缩区间； 步骤2.3：为在不同训练轮次r，使用不同压缩水平根据梯度更新的L2范数进行自适应调整其中，α和β是超参数且满足α+β＝1； 步骤3：每个客户端i对压缩的梯度更新进行量化得到然后基于秘密共享与服务器和超级客户端共享量化梯度更新超级客户端和服务器完成本地聚合，分别记为 步骤4：超级客户端和服务器协同完成梯度更新聚合，并在秘密分享的梯度中加入差分隐私噪声，分别记为 步骤5：服务器恢复被扰动的全局梯度更新后更新全局模型，所有客户端下载最新的全局模型并开启新一轮迭代。

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