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龙图腾网获悉中国科学院文献情报中心申请的专利一种基于跨域情报共享的联邦可信管理平台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：CN120825270B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511135562.1，技术领域涉及：H04L9/00；该发明授权一种基于跨域情报共享的联邦可信管理平台是由李涵昱;张智雄;吴振新;刘细文;叶志飞;王猛设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于跨域情报共享的联邦可信管理平台在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于跨域情报共享的联邦可信管理平台，涉及信息安全技术领域，包括：联邦可信管理平台与多个跨域情报系统连接；融合安全层基于TIPP算法对接入的多个跨域情报系统的多源跨域情报数据进行隐私保护处理；联邦学习调度层按照隐私保护处理后的多源跨域情报数据进行联邦学习建模任务调度，智能体管理层通过AACA自适应协作机制对联邦学习调度层内的联邦学习建模任务进行资源分配，得到用于进行共享的联邦学习全局模型。本发明解决现有技术中多源跨域情报在联邦学习过程中面临的多层次隐私泄露风险的技术问题，达到在保障数据隐私安全的同时，实现跨域情报的可信共享与联合建模的技术效果。

本发明授权一种基于跨域情报共享的联邦可信管理平台在权利要求书中公布了：1.一种基于跨域情报共享的联邦可信管理平台，其特征在于，所述联邦可信管理平台与多个跨域情报系统连接，所述联邦可信管理平台包括一级核心架构，所述一级核心架构包括融合安全层、联邦学习调度层和智能体管理层； 所述融合安全层基于TIPP算法对接入的所述多个跨域情报系统的多源跨域情报数据进行隐私保护处理，其中，所述融合安全层包括差分隐私模块、同态加密模块和零知识证明模块； 所述联邦学习调度层按照隐私保护处理后的多源跨域情报数据进行联邦学习建模任务调度，所述智能体管理层通过AACA自适应协作机制对所述联邦学习调度层内的联邦学习建模任务进行资源分配，得到用于进行共享的联邦学习全局模型； 其中，所述差分隐私模块用于对所述多源跨域情报数据的训练模型参数进行噪声扰动处理； 所述同态加密模块用于对噪声扰动后的训练模型参数进行同态加密，所述零知识证明模块用于对噪声扰动处理和同态加密的零知识证明进行验证； 所述融合安全层还包括协同优化机制，所述协同优化机制包括： 获取所述差分隐私模块进行噪声扰动处理的差分隐私噪声，和所述同态加密模块进行同态加密的加密参数； 所述协同优化机制用于对所述差分隐私噪声和所述加密参数进行随机性共享； 所述差分隐私模块用于对所述多源跨域情报数据的训练模型参数进行噪声扰动处理，所述噪声扰动处理的幅度通过隐私预算自适应分配机制获取； 所述隐私预算自适应分配机制根据模型训练轮次的权重和模型性能的因子进行自适应输出，得到进行噪声扰动处理的隐私资源； 其中，所述智能体管理层通过AACA自适应协作机制对所述联邦学习调度层内的联邦学习建模任务进行资源分配，包括： 构建基于所述联邦学习建模任务的多个智能体； 获取所述多个智能体的多维状态空间，利用所述AACA自适应协作机制的多目标奖励函数基于所述多维状态空间对所述多个智能体进行协作评估，输出多个评估结果，其中，所述多目标奖励函数包括模型精度奖励、隐私保护强度奖励、协作质量奖励和资源利用效率奖励； 根据所述多个评估结果获取所述联邦学习建模任务的协作策略，所述协作策略包括协作资源分配。

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中国科学院文献情报中心，其通讯地址为：100190 北京市海淀区中关村北四环西路33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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