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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于区块链的车联网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：CN118488075B 。

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：202410588289.7，技术领域涉及：H04L67/12；该发明授权一种基于区块链的车联网联邦学习方法是由张新民;程雨斌;江肖禹;陈博戬;周刊;钱金传设计研发完成，并于2024-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于区块链的车联网联邦学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于区块链的车联网联邦学习方法，通过向车联网联邦学习引入区块链技术，利用智能合约协调车辆客户端之间的协作，消除了联邦学习对中心化服务器的依赖，避免了源自不诚实中心化服务器的安全威胁；通过对客户端上传的本地模型进行验证，判别并排除了恶意客户端上传的投毒模型，从而保护全局模型性能；引入基于区块链的虚拟货币作为激励手段，从本地模型精度和模型更新幅度两个方面评价车辆客户端在联邦学习中的贡献，鼓励良性客户端投入本地数据和计算资源；对投毒攻击或搭便车的恶意客户端进行惩罚，从而维护在车联网中协作建模的公平性。

本发明授权一种基于区块链的车联网联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于区块链的车联网联邦学习方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：通过车联网来构建区块链网络，区块链网络的每个节点为车辆客户端；在联邦学习模型训练前，每个车辆客户端上传约定数额的虚拟货币给智能合约，用于购买训练后的联邦学习模型的使用权； S2：每个车辆客户端通过车载传感器获取历史数据，并对历史数据进行预处理；每个车辆客户端从区块链中下载初始化的联邦学习模型以及训练参数，将经过预处理后的历史数据输入所述联邦学习模型进行训练，得到本地模型的参数；最后将本地模型参数进行数字签名封装，以交易的形式上传到区块链网络； S3：在全部车辆客户端完成上传或到达预定时间后，执行模型验证，即所有车辆客户端下载其他客户端上传的本地模型参数，在本地数据集上进行交叉验证，得到模型的验证精度，并以交易的形式上传到区块链；在全部客户端完成上传或到达预定时间后，智能合约根据交叉验证结果估计各个本地模型的全局验证精度，进而对恶意的投毒客户端进行判定； S4：智能合约根据各个本地模型的全局验证精度以及模型参数更新幅度，评估所有客户端在本轮联邦学习中的贡献，给出相应的虚拟货币的激励分配权重，从而鼓励参与联邦学习的车辆客户端提供数据和算力，惩罚进行投毒攻击或搭便车的恶意客户端； S5：智能合约采用FedAvg算法对判定为非恶意客户端的本地模型参数进行参数聚合，得到全局模型及其参数，将全局模型参数记录至区块链；车辆客户端从区块链下载全局模型参数并进行本地更新，返回S2，直到达到预设的训练轮次或全局模型收敛，执行S6； S6：智能合约根据各个轮次的激励权重划分结果，将虚拟货币激励分发给各个客户端。

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