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龙图腾网获悉亿咖通(湖北)技术有限公司申请的专利一种联邦学习方法、系统、设备及存储介质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：CN117172311B 。

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：202311263792.7，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权一种联邦学习方法、系统、设备及存储介质是由曹悦;潘轶设计研发完成，并于2023-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种联邦学习方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种联邦学习方法、系统、设备及存储介质，该方法在中心服务器将初始模型下发给参与方时，采用数字签名技术，参与方通过第二密钥信息进行验证，只有验证成功后才可以获得初始模型。并且在参与方本地的可信执行环境的支持下，能够保证模型被安全的保存在安全可信的存储空间，而不被富执行环境下任一应用程序的恶意破坏和窃取。进一步通过安全容器技术，实现进程级的轻量虚拟化，确保模型在训练的过程中安全地隔离，保护了隐私数据和模型参数免受其他应用程序的蓄意破坏。通过数字签名技术，确保了每次在安全容器内训练的模型完整性。上述技术方案，实现了联邦学习中训练模型的安全可信以及保证了训练数据的隐私性。

本发明授权一种联邦学习方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种联邦学习方法，其特征在于，包括： 通过中心服务器，将第一加密模型和所述第一加密模型对应的第一数字签名下发至各参与方，所述第一加密模型和所述第一数字签名分别由所述中心服务器根据预存储的第一密钥信息对初始模型处理获得； 通过所述参与方，在可信执行环境下根据预存储的第二密钥信息对所述第一数字签名进行验证，并在验证成功后将所述第一加密模型存储至所述可信执行环境中，所述第一密钥信息与所述第二密钥信息构成两组密钥对； 通过所述参与方，在所述可信执行环境下通过所述第二密钥信息对所述第一加密模型进行解密获得所述初始模型，以及按照预先生成的第三密钥信息对所述初始模型进行加密处理，获得第二加密模型和所述第二加密模型的第二数字签名并发送至所述参与方的富执行环境的安全容器内； 通过所述参与方，在所述安全容器内按照预先生成的第四密钥信息对所述第二数字签名进行验证，并在验证成功后对解密获得的所述初始模型进行训练，获得训练完毕的本地模型发送至所述中心服务器，所述第三密钥信息与所述第四密钥信息构成两组密钥对； 通过所述中心服务器聚合各所述本地模型，获得全局模型并将所述全局模型分发至所述参与方，以使所述参与方获得所述全局模型； 其中，所述通过所述参与方，在可信执行环境下根据预存储的第二密钥信息对所述第一数字签名进行验证，并在验证成功后将所述第一加密模型存储至所述可信执行环境中，包括： 通过所述参与方在富执行环境下的模型管理进程，接收所述第一加密模型和所述第一数字签名，并将所述第一加密模型和所述第一数字签名发送至所述可信执行环境； 通过在所述可信执行环境下的安全验证进程，基于所述第二密钥信息对所述第一数字签名进行验证； 若验证成功，则将所述第一加密模型存储于所述可信执行环境中并向所述模型管理进程发送模型保存成功消息； 若验证失败，则向所述模型管理进程发送模型保存失败消息； 其中，在所述在验证成功后将所述第一加密模型存储至所述可信执行环境中之后，所述方法还包括： 在所述富执行环境中启动一个安全容器，并在所述安全容器中运行模型训练进程；其中，所述模型训练进程用于后续在本地进行模型训练； 通过所述富执行环境下的模型管理进程，根据生成的随机数以及预设加密算法，生成第三密钥对和第四密钥对； 通过所述模型管理进程，将所述第三密钥对中第三公钥和所述第四密钥对中第四私钥作为第三密钥信息发送至所述可信执行环境中，以及将所述第三密钥对中第三私钥和所述第四密钥对中第四公钥作为第四密钥信息发送至所述模型训练进程中。

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