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龙图腾网获悉国际商业机器公司申请的专利联合学习的可信和去中心化聚合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：CN117242463B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202280032564.6，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权联合学习的可信和去中心化聚合是由J·K·拉德哈克瑞什那;A·维尔马;顾钟蔬;E·瓦尔迪兹;郑葆诚;H·加姆朱姆设计研发完成，并于2022-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本联合学习的可信和去中心化聚合在说明书摘要公布了：用于分布式联合学习的技术利用多层防御策略来减少信息泄漏。聚合功能不是集中地进行聚合模型更新，而是分散到多个独立且功能等效的执行实体中，每个执行实体在其自己的可信执行环境TEE内运行。TEE实现秘密和远程可认证的联合聚合。优选地，每个聚合器实体在支持运行时存储器内加密的加密虚拟机内运行。每一方在参与训练之前远程地认证TEE。通过使用多个去中心化聚合器，使得各方能够以模型参数粒度划分它们各自的模型更新，并且可以将单个权重映射到特定聚合器实体。各方还可在每一训练迭代处动态地混洗片段模型更新以进一步使分派给每一聚集器执行实体的信息模糊化。该架构可以防止聚合器出现单点故障，并且即使所有聚合器被损坏，也可以保护模型。

本发明授权联合学习的可信和去中心化聚合在权利要求书中公布了：1.一种提供减少的模型聚合的信息泄露的联合学习的方法，包括： 在单独的可信执行环境中加载包括在去中心化的聚合器执行实体的集合中的聚合器执行实体，所述可信执行环境充当将每个聚合器执行实体与所述集合中的其他聚合器执行实体隔离的可信媒介，其中可信执行环境利用不同的加密密钥来为相应的聚合器执行实体提供运行时存储器加密保护； 向包括在所述集合中的每个聚合器执行实体注册多方中的每一方； 建立并维护聚合器执行实体之间的安全通信信道，用于在联合学习期间训练同步； 向所述集合中的每个聚合器执行实体部署机器学习模型的分区的模型更新的部分；以及 启动所述去中心化的聚合器执行实体的集合的执行，以使用所述分区的模型更新的部分，训练所述机器学习模型，其中，所述去中心化的聚合器执行实体的集合进行与所述多方的多次训练迭代，其中在所述机器学习模型的每次训练迭代，所述多方中的每一方： 获得来自所述集合中的每个聚合器执行实体的最新模型更新， 使用本地训练数据生成新的模型更新，以及 将所述新的模型更新提供给所述集合中的每个聚合器执行实体， 其中响应于接收到所述新的模型更新，所述集合经由所述安全通信信道进行通信，以将所述新的模型更新合并成聚合的机器学习模型，并将所述聚合的机器学习模型分发到所述多方中的每一方。

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