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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于秘密共享的隐私保护的鲁棒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：CN119669888B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202411478696.9，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于秘密共享的隐私保护的鲁棒联邦学习方法及系统是由徐畅;沈啸东;梅佳佳;祝烈煌设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于秘密共享的隐私保护的鲁棒联邦学习方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于秘密共享的隐私保护的鲁棒联邦学习方法及系统，属于隐私保护和鲁棒聚合技术领域。该方法的具体过程为：具体过程为：初始模型分发：服务器将初始化全局模型参数分发给各客户端；本地模型训练：客户端利用全局模型参数更新本地模型，并利用本地数据集训练本地模型，训练更新后通过秘密共享将其发送给服务器；模型聚合分发：服务器接收来自客户端的本地模型更新参数，进行聚类操作，将聚类获得的全局模型参数分发给客户端，客户端根据接收的结果进行本地模型更新。

本发明授权一种基于秘密共享的隐私保护的鲁棒联邦学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于秘密共享的隐私保护的鲁棒联邦学习方法，该方法所针对的系统包括客户端和服务器两类实体，其特征在于，具体过程为： 初始模型分发：服务器将初始化全局模型参数分发给各客户端； 本地模型训练：客户端利用全局模型参数更新本地模型，并利用本地数据集训练本地模型，训练更新后通过秘密共享将其发送给服务器； 模型聚合分发：服务器接收来自客户端的本地模型更新参数，进行聚类操作，将聚类获得的全局模型参数分发给客户端，客户端根据接收的结果进行本地模型更新； 所述聚合操作在加密状态下进行，具体过程包括： 步骤3.1：聚合服务器S0和辅助服务器S1计算两客户端发送的模型更新参数gi，gj之间的余弦距离cdi，j，计算模型更新参数gi,gj之间的欧氏距离edi,j； 步骤3.2：对本地模型更新参数进行正则化检查，筛选出通过正则化检查本地模型更新参数； 步骤3.3：利用筛选出本地模型更新参数所对应的余弦距离和欧式距离计算聚类特征，针对所述聚类特征进行聚类操作，得到集合C； 步骤3.4：将集合C中的模型更新进行加权聚合得到全局模型更新g并更新全局模型； 所述步骤3.1中余弦距离cdi,j计算的具体过程为： 首先，服务器S计算和服务器S1计算和其中，表示模型更新参数gj的正则化结果，和为根据秘密共享规则的拆分结果；u和v为随机值，和为u根据秘密共享规则的拆分结果，和为v根据秘密共享规则的拆分结果； 其次，服务器S0和服务器S1交换和即可恢复 再次，服务器S1在本地计算并将结果发送给S0； 最后，服务器S0计算后，进行秘密重构即可得到模型更新gi,gj之间的余弦相似度cosgi,gj进而计算距离cdi,j； 所述步骤3.1中欧氏距离edi,j计算的具体过程为： 首先，服务器S0在本地计算和服务器S1在本地计算和其次，服务器S0和服务器S1交换和即可恢复 再次，服务器S1在本地计算并将结果发送给S0； 最后，服务器S0计算后，进行秘密重构即可得到继而得到模型更新gi,gj之间的欧氏距离edi,j。

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