南开大学周培钊获国家专利权
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龙图腾网获悉南开大学申请的专利一种高效隐私保护的鲁棒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：CN115660050B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211382903.1，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种高效隐私保护的鲁棒联邦学习方法是由周培钊;张宝磊;刘哲理设计研发完成，并于2022-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种高效隐私保护的鲁棒联邦学习方法在说明书摘要公布了：本发明属于联邦学习鲁棒性和高效性领域的研究，具体涉及一种高效隐私保护的鲁棒联邦学习方法。该方法包括如下步骤，步骤1、两个服务器协同地选择n个客户端参与联邦学习过程，并分别将自己的全局模型广播给这些客户端；步骤2、客户端用接收到的全局模型对本地模型进行初始化，用本地数据集训练本地模型，将训练后的本地模型发送给两个服务器；步骤3、两个服务器用接收到的本地模型构建共享矩阵，并将其投影到降维的共享矩阵中；步骤4、两个服务器协同地对共享矩阵执行拜占庭弹性聚合算法，获得新的全局模型。本发明减少了聚合算法中私有乘法的数量，延续了联邦学习中保障数据隐私的优点，有效地提高了联邦学习算法效率。
本发明授权一种高效隐私保护的鲁棒联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.一种高效隐私保护的鲁棒联邦学习方法，其特征在于，包括如下步骤， 步骤1、两个服务器协同地选择n个客户端参与联邦学习过程，并分别将自己的全局模型广播给这些客户端； 步骤2、客户端用接收到的全局模型对本地模型进行初始化，用本地数据集训练本地模型，将训练后的本地模型发送给两个服务器； 所述步骤2客户端i将本地模型Li初始化为接收到的全局模型G，并用本地数据集训练Li，然后客户端使用ABY框架中算术共享的操作函数生成Li的一对秘密共享其中表示本地模型L的两方算数秘密共享中第j个份额，并将发送到服务器1，发送到服务器2； 步骤3、两个服务器用接收到的本地模型构建共享矩阵，并将其投影到降维的共享矩阵中； 步骤4、两个服务器协同地对共享矩阵执行拜占庭弹性聚合算法，获得新的全局模型。
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