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龙图腾网获悉中国人民解放军空军工程大学申请的专利一种基于区块链的跨域联邦学习系统及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：CN116822622B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202310908750.8，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权一种基于区块链的跨域联邦学习系统及方法是由闫家栋;陈桂茸;段昕汝;陈晨;陈爱网;严晓梅;倪童豫设计研发完成，并于2023-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于区块链的跨域联邦学习系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于区块链的跨域联邦学习方法，其使用多重签名技术来解决联邦学习过程中各节点训练模型的有效性检测，使用两个用来进行签名的签名节点1和签名节点2分别完成“学习数字签名”与“预期数字签名”。对于完成训练模型的节点使用签名节点2对其进行“学习数字签名”，表示这个节点已完成学习。当完成训练模型的节点输出模型时，对该节点输出训练模型与预期训练模型范围进行比对，若满足预期训练模型范围，则签名节点2对该节点进行“预期数字签名”，表示该节点输出的训练模型符合预期训练模型范围；若不满足预期训练模型范围，则不对该节点进行“预期数字签名”。

本发明授权一种基于区块链的跨域联邦学习系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于区块链的跨域联邦学习方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：由作为联邦学习任务发起方的节点在区块链中发起联邦学习任务； S2：训练节点获取到指定的联邦学习任务后，使用本地数据集进行模型训练，并对训练节点写入数字签名； S3：对区块链网络中的各个节点进行写入数字签名检查； S4：清理参与联邦学习的节点的所有签名，并返回S1进行下一次联邦学习的迭代； 其中，步骤S2的具体操作步骤包括： S21：从任意训练节点开始，使用本次机器学习的训练函数来训练模型； S22：每当一个节点训练完成后，区块链网络中的其他节点对其训练的模型进行验证，若该节点信息真实有效，则记入区块链中生成新的区块，并使用签名节点1利用私钥写入“学习数字签名”；若节点信息无效，则删除验证不为真的模型，并通过查看区块链日志对恶意节点进行溯源，删除该节点相关权限； S23：根据训练模型的验证结果的容错范围对其进行判定，若训练的模型的验证结果在预期范围内，则使用签名节点2再次使用私钥写入“预期数字签名”完成多重签名；若不在预期结果范围内，则不进行签名； S24：训练节点每生成一个新的模型，检验区块链网络中是否所有节点都有“学习数字签名”，若没有，则继续执行步骤S22-S23，对任一未签名的节点进行模型训练；若有，则进入S3； 步骤S3的具体操作步骤包括： S31：当所有节点都有“学习数字签名”后，训练节点使用签名节点1、签名节点2的公钥查验是否所有节点都有“学习数字签名”和“预期数字签名”，若有，则模型训练完成；若没有，则进入S4； S32：使用签名节点1和签名节点2的公钥检查有哪些节点没有“学习数字签名”与“预测数字签名”并将其进行记录，对记录中的节点出现次数进行降序排列，得到频次序列，若在多次训练后某些节点出现的频次处于频次序列的前10%，则在下一次联邦学习时跳过这些节点；若在多次训练后无签名的节点没有规律，则重新检查训练模型。

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