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龙图腾网获悉重庆交通大学申请的专利一种面向车联网隐私安全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：CN116489642B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202310455763.4，技术领域涉及：H04W12/041；该发明授权一种面向车联网隐私安全的联邦学习方法是由米波;匡航冬;黄大荣;马浩宇;翁渊;邓昭阳;范英齐;冒永逸;毛伟奇设计研发完成，并于2023-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向车联网隐私安全的联邦学习方法在说明书摘要公布了：本发明具体涉及一种面向车联网隐私安全的联邦学习方法，包括：生成公私钥，将私钥分割为对应份数的子密钥分发给参加联邦学习的各个车辆；对于单个车辆：基于本地数据和全局原型向量训练本地模型，对局部原形向量进行加密生成加密局部原形向量；对各个车辆的加密局部原形向量进行同态加法运算生成加密局部原形向量之和；各个车辆基于自身的子密钥依次对加密局部原形向量之和进行部分解密直至完全解密得到局部原形向量之和；根据局部原形向量之和计算全局原型向量，并分发给参加联邦学习的各个车辆。本发明能够减少联邦学习的参数量并缓解模型异构问题，通过多密钥的半同态加密算法以及差分隐私中的高斯机制保护联邦学习参与方数据的隐私。

本发明授权一种面向车联网隐私安全的联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.一种面向车联网隐私安全的联邦学习方法，其特征在于，包括： S1：云端生成公私钥，并将私钥分割为对应份数的子密钥，进而将公钥和对应的子密钥分发给参加联邦学习的各个车辆； S2：对于单个车辆：首先获取联邦学习的全局原型向量；然后基于本地数据和全局原型向量训练本地模型，并计算每类数据的局部原型向量；最后通过公钥对局部原型向量进行加密，生成加密局部原型向量； S3：路侧单元或云端对各个车辆的加密局部原型向量进行同态加法运算，生成加密局部原型向量之和； S4：路侧单元或云端随机选择预设数量个车辆，并依次向各个车辆发送加密局部原型向量之和，使得各个车辆能够基于自身的子密钥依次对加密局部原型向量之和进行部分解密，直至完全解密得到局部原型向量之和； S5：路侧单元或云端根据局部原型向量之和计算全局原型向量，并分发给参加联邦学习的各个车辆； S6：重复步骤S2至S5，直至各个车辆的本地模型收敛。

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重庆交通大学，其通讯地址为：400074 重庆市南岸区学府大道66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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