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龙图腾网获悉华东师范大学;之江实验室申请的专利一种基于高可用非交互式安全聚合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：CN116451776B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202310562191.X，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权一种基于高可用非交互式安全聚合的联邦学习方法是由曹珍富;董晓蕾;沈佳辰;王一焯设计研发完成，并于2023-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高可用非交互式安全聚合的联邦学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高可用非交互式安全聚合方案的联邦学习方法，其特点是采用基于配对掩码的安全聚合方法，通过异步公共子集共识算法，在分布式服务器集群上实现非交互式的高可用安全聚合的联邦学习，具体包括：A初始化阶段B聚合阶段epoch0，第一轮，用户；C聚合阶段epoch0，第一轮，服务器；D聚合阶段epoch0，第二轮，用户；E聚合阶段epoch0，第二轮，服务器；F聚合阶段epochkk0，用户和G聚合阶段epochkk0，服务器等步骤。本发明与现有技术相比具有高可用安全聚合，计算量小，抵抗恶意敌手等优点，实现梯度信息的隐私保护，以及保证了联邦学习训练结果的正确性，建立在与现实网络模型最接近的异步网络模型下，具有较高的实际应用价值。

本发明授权一种基于高可用非交互式安全聚合的联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高可用非交互式安全聚合的联邦学习方法，其特征在于，采用基于配对掩码的安全聚合方法，通过异步公共子集共识算法，在分布式服务器集群上，实现非交互式的高可用安全聚合的联邦学习，具体包括以下步骤： A初始化阶段 给定系统安全参数、用户数量、服务器节点数量，以及系统能容忍恶意服务器节点的数量，可信机构生成门限加密的公共参数和公钥与私钥分片集合，将私钥分片分别发给对应的服务器节点；将公钥公开，可信机构生成初始模型，并将其公开给各用户； B聚合阶段epoch0第一轮的用户 参与方设置本地模型为初始模型，利用本地数据代入模型进行训练，得到本epoch的梯度明文向量，用户生成密钥对、备用密钥对、自掩码种子和备用自掩码种子；将私钥与自掩码种子和备用自掩码种子使用门限加密，然后将加密密文、公钥和备用公钥发送给所有服务器节点； C聚合阶段epoch0第一轮的服务器 服务器节点收集各用户上传的密文、公钥和备用公钥，作为异步公共子集共识算法的输入进行共识，共识后将各用户公钥再发送给其他所有用户，并将共识后的用户集合记为； D聚合阶段epoch0第二轮的用户 用户根据收到的其他用户公钥与自己的私钥进行密钥协商，使用伪随机生成器扩张为配对掩码，并根据自掩码种子通过伪随机生成器扩张为自掩码，使用配对掩码与自掩码对明文向量加密，最后将掩码密文上传； E聚合阶段epoch0第二轮的服务器 各服务器收集用户上传的掩码密文，首先各自抽样出部分用户的掩码密文，将这些用户作为异步公共子集共识算法的输入进行共识，共识后将各自剩余所有未被共识的用户掩码密文进行异步公共子集共识，共识后将两次共识的用户集合并集记为，代表在线用户集合；中途退出用户集合为，服务器将中所有用户的对称掩码私钥密文，与中所有用户的自掩码种子密文进行部分解密，然后将部分解密结果发送给其他服务器节点；各服务器节点在接收部分解密结果后，便可恢复出对应用户的对称掩码私钥与自掩码种子，从而恢复出中途退出用户的配对掩码与在线用户的自掩码，将其代入下述b式对结果进行聚合并解密： b； 其中，为用户上传的掩码密文；为用户自掩码；为配对掩码，当时，；当时，；当时，； 完成聚合解密完后，各节点将解密结果、掉线用户集合及其备用公钥发给各用户，并舍弃掉线用户的公钥、私钥及自掩码种子密文，替换为备用的公钥、私钥及自掩码种子密文； F聚合阶段epochkk0的用户 当诚实方用户收集到各服务器节点上个该epoch的相同聚合结果时，则认为该聚合结果为正确的计算结果，将其利用本地数据代入模型进行训练，得到本epoch的梯度明文向量，对于掉线重连时间大于等于2个epoch的用户：重新生成密钥对、备用密钥对、自掩码种子和备用自掩码种子，然后将私钥与自掩码种子使用门限加密，将加密密文、公钥、备用公钥发送给所有服务器节点，之后该类用户在本epoch无法参与聚合，需要等待下一个epoch；对于在一个epoch内掉线重连用户：舍弃原本的密钥对、自掩码种子，替换为备用密钥对、备用自掩码种子，重新生成新的备用密钥对、备用自掩码种子，并将备用私钥、备用自掩码种子使用门限加密，再将密文上传至服务器；对于所有在线用户，包括在一个epoch内掉线重连用户：舍弃掉线用户的公钥，替换为备用公钥，更新配对掩码，并对明文向量加密上传； G聚合阶段epochkk0的服务器 步骤G中，服务器运算与步骤E相同。

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华东师范大学;之江实验室，其通讯地址为：200241 上海市闵行区东川路500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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