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龙图腾网获悉全球能源互联网研究院有限公司南京分公司;国家电网有限公司大数据中心;国网江苏省电力有限公司;南京大学;国家电网有限公司申请的专利一种联邦学习安全聚合方法、装置及电子设备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：CN113919513B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202111234985.0，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权一种联邦学习安全聚合方法、装置及电子设备是由石聪聪;黄秀丽;何维民;夏雨潇;高先周;华景煜设计研发完成，并于2021-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种联邦学习安全聚合方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种联邦学习安全聚合方法、装置及电子设备，该方法包括：获取所有参与联邦学习的用户针对当前样本类别的模型参数更新信息；根据模型参数更新信息，对预设的全局模型进行模型参数的更新，以得到各用户对应的新的全局模型；从预设的测试集中提取与当前样本类别相对应的测试样本，并将测试样本输入到新的全局模型，得到各新的全局模型对应的神经元平均激活值；根据各新的全局模型对应的神经元平均激活值，确定用户聚类结果；根据用户聚类结果，确定当前参与联邦学习的恶意用户。通过根据不同用户针对某种样本类别的模型神经元激活情况，确定恶意用户，实现了对联邦学习参与用户身份的验证，提高了联邦学习聚合结果的可靠性。

本发明授权一种联邦学习安全聚合方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种联邦学习安全聚合方法，其特征在于，所述方法应用于电力环境下，所述方法包括： 获取所有参与联邦学习的用户针对当前样本类别的模型参数更新信息；其中，所述用户包括电力子系统； 根据所述模型参数更新信息，对预设的全局模型进行模型参数的更新，以得到各用户对应的新的全局模型； 从预设的测试集中提取与当前样本类别相对应的测试样本，并将所述测试样本输入到所述新的全局模型，得到各所述新的全局模型对应的神经元平均激活值； 根据各所述新的全局模型对应的神经元平均激活值，确定用户聚类结果； 根据所述用户聚类结果，确定当前参与联邦学习的恶意用户； 所述根据各所述新的全局模型对应的神经元平均激活值，确定用户聚类结果，包括： 根据各所述新的全局模型对应的神经元平均激活值的生成顺序，将所述神经元平均激活值构建为不同用户对应的时间序列数据； 根据各所述用户对应的时间序列数据之间的相似度，确定不同类别的聚类质心； 根据其他用户的时间序列数据与各所述聚类质心之间的相似度，确定用户聚类结果； 所述根据所述用户聚类结果，确定当前参与联邦学习的恶意用户，包括： 根据所述聚类结果中各类别包含的用户数量，将包含用户数量最少的类别确定为异常类； 将所述异常类中的用户，确定为当前参与联邦学习的恶意用户。

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全球能源互联网研究院有限公司南京分公司;国家电网有限公司大数据中心;国网江苏省电力有限公司;南京大学;国家电网有限公司，其通讯地址为：210003 江苏省南京市鼓楼区南瑞路8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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