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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种双重分解和聚合的可验证联邦学习方法及装置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：CN120217430B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202510278099.X，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种双重分解和聚合的可验证联邦学习方法及装置是由芦效峰;王攀;闫彩虹;杜征;张晓钰设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双重分解和聚合的可验证联邦学习方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出一种双重分解和聚合的可验证联邦学习方法及装置，属于联邦学习隐私安全保护领域；具体为：可信第三方TTP与每个客户端进行秘钥协商生成对应的秘钥TTP将秘钥通过随机数生成器生成随机数并对其求和得到TTP将通过对称加密的方法发送给每个客户端；每个客户端将训练的模型参数分解成n份发送给其他客户端并接受来自其他客户端发来的参数；每个客户端将参数进行第二轮分解，分解成公共部分发送给服务器和隐私部分保留在本地，令隐私部分为每个客户端基于上传的本地模型参数进行构造验证函数νi并将其一起发送给服务器；服务器聚合客户端发送来的模型参数ωi和验证函数νi，并将其聚合结果发送给客户端；客户端通过验证公式来验证数据是否相等，若相等，则执行后续更新操作，将接收到的带有偏置的全局模型参数与保留在本地的隐私部分聚合恢复真实的参数模型。

本发明授权一种双重分解和聚合的可验证联邦学习方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种双重分解和聚合的可验证联邦学习方法，其特征在于，分以下步骤： 步骤一、引入可信第三方TTP，TTP和每个用户分别在本地生成两个密钥对； 第一对：{pk1,sk1pk2,sk2}←KeyGen 第二对： TTP通过服务端将自己的两对密钥对的公钥{pk1,pk2}发送给各个客户端，客户端则是将自己的两对密钥对的公钥通过服务端发送给TTP； TTP使用从服务端接收的公钥与自己留存的私钥sk1，进行密钥协商得到 步骤二、TTP和各个客户端将生成的协商密钥作为随机数种子通过随机数生成器PRG生成任意随机数 TTP将会得到所有客户端的随机数TTP将所有的随机数进行求和得到n为参与训练的客户端的总数量； 步骤三、TTP通过服务器将传输给各个客户端，这里使用对称加密的方法对TTP传输的数据进行加密； x←AE.encSK,x AE.decSK,X→x TTP使用从服务端接收公钥与自己保留的私钥sk2，进行密钥协商得到 将第二个协商密钥作为对称加密的密钥对进行加密得到密文cti； TTP通过服务端将对应的ct发送给各个客户端，客户端得到ct后进行解密操作； 步骤四、此步骤中将进行两次分解； 第一轮分解： 首先将每个客户端训练好的模型参数w划分为n个独立的秘密共享； 将w进行分解后，客户端i进入本地通信阶段，在全连接网络的情况下，客户端i将其模型块发送到所有相邻客户端，同时从所有其他客户端j接收模型参数其中i,j是1到n之间的任何值； 第二轮分解： 每个客户端将接收到的模型参数进一步进行分解处理； 第二轮分解进一步细化了第一轮分解后的客户端数据，并将参数分为两部分：一部分为隐私部分安全地存储在本地，另一部分为公共部分发送到服务器进行全局聚合处理，则为模型参数加性操作； 这里，我们将基于步骤一中TTP生成并传输到客户端的值作为统一偏差量进行分解； 步骤五、客户端将对进行二次分解后的数据进行聚合； ωi表示进行了二次分解后的重组本地模型参数，每个客户端将此参数上传服务器进行聚合，除了上传ωi，每个客户端同时还将上传一个验证函数vi； 验证函数vi是基于ωi的基础上构造的，各个客户端将与TTP协商的密钥所生成的随机值随机值总和以及上传的公共本地模型参数ωi进行结合，验证函数生成完后，将vi与ωi一起上传给服务器； 步骤六、服务端接收到vi与ωi后使用联邦平均的方法对2种参数进行聚合； ω表示聚合后的全局模型参数； 表示验证函数的聚合结果，此函数将与ω和所有在线客户端的数量一起传回各个客户端进行验证； 步骤七、客户端收到返回结果后将对收到的参数进行验证，验证公式如下： Δ是验证公式理论计算后的聚合值，客户端计算服务器返回的二次聚合结果ω、和n，如果则验证聚合结果是正确，客户端将进行全局模型的更新还原真实的全局模型参数用于下次训练； ωt+1表示下一轮参与训练的全局模型参数，ωt表示前一轮的全局模型参数，表示上一轮中TTP生成的协商密钥所对应随机数的总和，并在客户端成功验证后恢复全局模型参数。

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