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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于区块链的联邦数据可信验证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：CN121543089B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202610072416.7，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权一种基于区块链的联邦数据可信验证方法是由亓晋;吴英杰;胡筱旋;董振江;孙雁飞设计研发完成，并于2026-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于区块链的联邦数据可信验证方法在说明书摘要公布了：本申请属于区块链技术领域，公开了一种基于区块链的联邦数据可信验证方法，包括探针植入阶段、数据篡改与恶意攻击检测阶段和链上聚合记录阶段，该方法中，通过数据探针验证训练数据是否被大比例篡改通过基于梯度热力图和拜占庭聚类的中毒检测方法，防止恶意的客户端进行小比例的数据投毒，最后通过区块链和Merkle树将验证信息和聚合模型上链，确保模型的可信聚合。

本发明授权一种基于区块链的联邦数据可信验证方法在权利要求书中公布了：1.一种基于区块链的联邦数据可信验证方法，其特征在于：在联邦学习场景下，所述联邦数据可信验证方法包括三个阶段：探针植入阶段、数据篡改与恶意攻击检测阶段和链上聚合记录阶段，具体包括如下步骤： 在探针植入阶段：客户端向权威机构声明数据集，权威机构确认训练的数据集合法后发送密钥；客户端通过密钥哈希选中探针数据，训练客户端模型并植入探针，权威机构分别计算客户端模型在探针样本与非探针样本上的损失差值，生成探针显著性分数，低于阈值的客户端模型被认定为未按要求训练并直接过滤，筛选出合规的客户端模型； 数据篡改与中毒检测阶段：包括： 步骤2.1、基于显著性分数筛选出合规的客户端模型进行前向传播，并计算预测结果的预测分数的梯度，对梯度进行绝对值化和归一化处理，生成最终的梯度热力图； 步骤2.2、对生成的梯度热力图执行双通路检测机制进行深入检测，所述双通路检测机制为将梯度热力图输入预训练的卷积神经网络完成检测，将梯度输入拜占庭聚类完成检测；筛选出通过双通路检测机制的高置信度良性集合，同样筛选出未通过双通路检测机制的高置信度恶意集合，根据余弦相似度计算剩余客户端模型与高置信度良性集合及高置信度恶意集合的特征距离，最终得到可信梯度集合； 在链上聚合记录阶段：为所有进入可信梯度集合的客户端模型生成结构化验证记录，生成新一轮的全局模型，并将全局模型的哈希摘要与树的根关联，并存入区块链，客户端模型通过区块链上的记录完成验证。

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