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龙图腾网获悉上海零数众合信息科技有限公司申请的专利联邦学习聚合校验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：CN120952205B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202511448019.7，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权联邦学习聚合校验方法及系统是由马平;兰春嘉设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本联邦学习聚合校验方法及系统在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种联邦学习聚合校验方法及系统，其中，该方法包括：各训练方协商得到初始化子模型参数；各训练方根据本地训练数据及初始化子模型参数进行本地训练，得到本地模型更新值；各训练方根据本地模型更新值及随机生成的本地承诺因子，计算本地模型更新承诺值；每两个训练方协商生成掩码值，各训练方根据本地的掩码值分别扰乱本地模型更新值及本地承诺因子，得到本地模型更新扰乱值与本地承诺因子扰乱值；根据所有本地模型更新承诺值计算第一校验值；根据所有本地模型更新扰乱值及本地承诺因子扰乱值计算第二校验值，比较第一校验值与第二校验值是否一致，若一致则继续训练，否则停止训练。提高了联邦学习中数据安全性。

本发明授权联邦学习聚合校验方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种联邦学习聚合校验方法，其特征在于，包括： 各训练方根据私密数据协商算法得到初始化子模型参数； 各训练方根据本地训练数据及初始化子模型参数进行本地训练，得到本地模型更新值； 各训练方根据本地模型更新值及随机生成的本地承诺因子，采用承诺算法计算本地模型更新承诺值； 每两个训练方协商生成掩码值，各训练方根据本地的掩码值分别扰乱对应本地模型更新值及本地承诺因子，得到本地模型更新扰乱值与本地承诺因子扰乱值；其中，包括第一训练方、第二训练方及第三训练方；所述每两个训练方协商生成掩码值包括：第一训练方与第二训练方根据私密数据协商算法生成第一掩码值；第二训练方与第三训练方根据私密数据协商算法生成第二掩码值；第一训练方与第三训练方根据私密数据协商算法生成第三掩码值； 所述各训练方根据本地的掩码值分别扰乱对应本地模型更新值及本地承诺因子，得到本地模型更新扰乱值与本地承诺因子扰乱值，包括：第一训练方计算第一掩码值与第三掩码值的第一差值，计算第一模型更新值与第一差值之和，得到第一模型更新扰乱值；计算第一承诺因子与第一差值之和，得到第一承诺因子扰乱值；第二训练方计算第二掩码值与第一掩码值的第二差值，并计算第二模型更新值与第二差值之和，得到第二模型更新扰乱值；计算第二承诺因子与第二差值之和，得到第二承诺因子扰乱值；第三训练方计算第三掩码值与第二掩码值的第三差值，并计算第三模型更新值与第三差值之和，得到第三模型更新扰乱值；计算第三承诺因子与第三差值之和，得到第三承诺因子扰乱值；其中，第一模型更新值、第二模型更新值与第三模型更新值分别为第一训练方、第二训练方及第三训练方的本地模型更新值；第一承诺因子、第二承诺因子与第三承诺因子分别为第一训练方、第二训练方及第三训练方的本地承诺因子； 根据所有训练方的本地模型更新承诺值计算第一校验值； 根据所有训练方的本地模型更新扰乱值及本地承诺因子扰乱值计算第二校验值，比较所述第一校验值与第二校验值是否一致，若一致则继续训练，否则停止训练。

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