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龙图腾网获悉北京理工大学;中国信息通信研究院申请的专利一种基于功能加密进行模型质量评估的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：CN119808995B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411881077.4，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种基于功能加密进行模型质量评估的联邦学习方法是由刘陶;徐瑞晨;吴怡;胡晨菲;张川设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于功能加密进行模型质量评估的联邦学习方法在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于功能加密进行模型质量评估的联邦学习方法，该方法中，服务器选中多个客户端建立联邦学习协议，生成主公钥和主私钥；服务器针对给定的全局模型，计算全局模型更新并处理到整数域，结合主私钥计算解密密钥。服务器向选中的客户端发送全局模型和主公钥；客户端利用全局模型计算本地模型更新并处理到整数域，结合主公钥生成密文发送给服务器。服务器用解密密钥对密文解密，计算解密的客户端本地模型与服务器全局模型的余弦相似度。通过余弦相似度聚类将客户端模型分为高质量、合格、低质量模型并分配权值，由服务器通过加权聚合更新全局模型。使用本发明能够在高效且保护隐私的基础上进行模型质量评估，进而实现全局模型更新。

本发明授权一种基于功能加密进行模型质量评估的联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于功能加密进行模型质量评估的联邦学习方法，其特征在于，采用联邦学习框架实现，该方法包括： 步骤1：服务器选中多个客户端建立联邦学习协议，生成主公钥mpk和主私钥msk； 步骤2：服务器针对给定的全局模型θ，计算第一全局模型更新y，进行归一化并处理到整数域，获得第二全局模型更新ny；根据第二全局模型更新ny和主私钥msk计算解密密钥sky； 步骤3：服务器向C个选中的客户端发送全局模型θ和主公钥mpk；客户端利用所述全局模型θ，计算第一本地模型更新x，进行归一化并处理到整数域，获得第二本地模型更新nx；根据第二本地模型更新nx和主公钥mpk，生成加密后的本地模型更新即密文Ct发送给服务器； 步骤4：服务器用所述解密密钥sky对所述密文Ct进行解密，计算解密的各客户端本地模型更新与服务器全局模型更新之间的余弦相似度； 步骤5：对各客户端对应的余弦相似度进行聚类，将客户端模型分为高质量模型、合格模型和低质量模型；舍弃低质量模型，针对高质量模型分配设定的大权值，针对合格模型根据合格模型距离真值距离分配权重； 步骤6：服务器根据分配权值，通过加权聚合更新全局模型。

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理工大学;中国信息通信研究院，其通讯地址为：100081 北京市海淀区中关村南大街5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”。

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