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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利联邦学习方法、装置、设备及存储介质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：CN113516252B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202110009641.3，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权联邦学习方法、装置、设备及存储介质是由刘毅;赵瑞辉设计研发完成，并于2021-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本联邦学习方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了联邦学习方法、装置、设备及存储介质。方法包括：将目标模型的第一全局参数发送给第一终端，第一终端用于基于第一数据集对具有第一全局参数的目标模型进行训练，基于训练得到的第一本地参数获取第一本地更新信息，返回第一本地更新信息；基于第一本地更新信息，获取满足攻击防御条件的第一目标更新信息；基于第一全局参数和第一目标更新信息，获取目标模型的第一聚合参数；响应于具有第一聚合参数的目标模型满足目标终止条件，完成联邦学习任务。上述过程，增加了对联邦学习过程中的攻击问题的考虑，获取聚合参数的过程能够一定程度上抵御恶意终端的攻击，有利于提高联邦学习的安全性和可靠性，进而提高联邦学习得到的模型的性能。

本发明授权联邦学习方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种联邦学习方法，其特征在于，所述方法应用于服务器，所述方法包括： 将目标模型的第一全局参数发送给第一终端，所述第一终端用于基于第一数据集对具有所述第一全局参数的目标模型进行训练，基于训练得到的第一本地参数获取用于对所述第一全局参数进行更新的第一本地更新信息，返回所述第一本地更新信息； 在所述第一本地更新信息为基于所述第一本地参数和所述第一全局参数确定的未量化的更新信息的情况下，获取所述第一本地更新信息对应的目标质量指标，所述第一本地更新信息对应的目标质量指标用于衡量所述第一本地更新信息为非攻击更新信息的可信程度； 将满足参考条件的目标质量指标对应的第一本地更新信息作为候选更新信息，基于所述候选更新信息，获取满足攻击防御条件的第一目标更新信息； 基于所述第一全局参数和所述第一目标更新信息，获取所述目标模型的第一聚合参数；响应于具有所述第一聚合参数的目标模型满足目标终止条件，完成联邦学习任务。

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