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龙图腾网获悉东莞理工学院;暨南大学申请的专利基于多密钥全同态加密的可验证联邦学习方法及其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：CN120834905B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202510866458.3，技术领域涉及：H04L9/00；该发明授权基于多密钥全同态加密的可验证联邦学习方法及其系统是由刘家男;杨安家;翁健;何凯;翁嘉思;李明设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多密钥全同态加密的可验证联邦学习方法及其系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于多密钥全同态加密的可验证联邦学习方法及其系统，涉及联邦学习与加密算法技术领域。包括：加密初始全局模型的参数，同态承诺初始全局模型参数；训练加密的初始全局模型以获得本地训练模型和承诺本地训练模型；对本地训练模型的参数执行同态乘法运算；对混合加密模型参数和承诺本地训练模型执行同态聚合；对更新全局模型的参数进行部分解密和全局解密；验证目标全局模型。本发明通过将联邦学习服务器和客户端的数据进行同态承诺和多密钥全同态加密，使得任何一方在模型训练全程都无法获得其他方的数据或者模型参数，从而保护参与方隐私，同时还通过打开最终模型的承诺来验证整个计算过程的有效性。

本发明授权基于多密钥全同态加密的可验证联邦学习方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多密钥全同态加密的可验证联邦学习方法，应用于联邦学习服务器以及多个联邦学习客户端，其特征在于，所述可验证联邦学习方法包括： 在所述联邦学习服务器上，使用第一公钥对初始全局模型的参数进行加密以获得加密的初始全局模型，并且使用同态承诺算法对所述初始全局模型的参数进行同态承诺以获得所述初始全局模型的承诺公开，其中，所述联邦学习服务器将所述加密的初始全局模型和所述初始全局模型的承诺公开发送至所述多个联邦学习客户端； 在每个联邦学习客户端上，基于自身数据对所述加密的初始全局模型进行训练以获得本地训练模型，并且基于承诺的自身数据对所述加密的初始全局模型进行训练以获得承诺的本地训练模型，其中，所述承诺的自身数据为使用所述同态承诺算法对所述自身数据进行同态承诺而获得； 在所述每个联邦学习客户端上，使用第二公钥对所述本地训练模型的参数进行同态乘法运算以得到混合加密模型，其中，所述第一公钥和所述第二公钥基于多密钥全同态加密密钥生成算法而生成； 在所述联邦学习服务器上，对所述每个联邦学习客户端发送的混合加密模型的参数进行同态聚合，以获得更新的全局模型，并且对所述每个联邦学习客户端发送的承诺的本地训练模型进行同态聚合，以获得承诺的更新全局模型； 在所述更新的全局模型满足设定条件的情况下，通过所述每个联邦学习客户端使用与所述第二公钥对应的第二私钥对所述更新的全局模型的参数进行部分解密，并且通过所述联邦学习服务器使用与所述第一公钥对应的第一私钥进行全局解密，以获得目标全局模型；以及基于所述承诺的更新全局模型对所述目标全局模型进行验证。

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东莞理工学院;暨南大学，其通讯地址为：523808 广东省东莞市松山湖科技产业园区大学路1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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