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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司温州供电公司申请的专利一种面向多源可信联邦学习的隐私增强聚合方法及系统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：CN120579220B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202511082906.7，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种面向多源可信联邦学习的隐私增强聚合方法及系统是由金如怡;邱一川;郑立;郑文斌;陈莉;陈铭;王自升;缪竞雄;陈梦娴;王小芳;杨森;范金凯;卢新岱;陈显辉;蓝天虹;沈思琪;施亦治;谢华森;陈嘉聪设计研发完成，并于2025-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向多源可信联邦学习的隐私增强聚合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及联邦学习与隐私计算技术领域，公开了一种面向多源可信联邦学习的隐私增强聚合方法及系统。其中，该方法包括：对每一原始梯度分别进行隐私保护处理得到对应客户端的上报梯度；对每一多簇扰动更新集合进行真伪更新配比调控得到对应客户端的兴趣簇匿名化上传数据；对高偏离度更新种子进行衍生扰动合成得到合成客户端更新集合；对合成客户端更新集合和每一客户端的兴趣簇匿名化上传数据进行鲁棒聚合得到全局模型更新；基于每一客户端对全局模型更新的解析得到对应客户端的多簇关联数据，并对每一多簇关联数据分别进行模型重建求解得到对应客户端的真实簇模型参数。本发明为多源可信联邦学习在智能电网等领域的应用提供了可靠的技术支撑。

本发明授权一种面向多源可信联邦学习的隐私增强聚合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向多源可信联邦学习的隐私增强聚合方法，其特征在于，包括： 基于每一客户端的本地用电数据训练得到对应所述客户端的原始梯度，并对每一所述原始梯度分别进行隐私保护处理得到对应所述客户端的上报梯度； 对每一所述客户端的所述上报梯度进行簇身份混淆处理得到对应所述客户端的多簇扰动更新集合，并对每一所述多簇扰动更新集合进行真伪更新配比调控得到对应所述客户端的兴趣簇匿名化上传数据； 对每一所述客户端的所述兴趣簇匿名化上传数据进行异常特征提取得到高偏离度更新种子，并对所述高偏离度更新种子进行衍生扰动合成得到合成客户端更新集合； 对所述合成客户端更新集合和每一所述客户端的所述兴趣簇匿名化上传数据进行鲁棒聚合，得到全局模型更新； 基于每一所述客户端对所述全局模型更新的解析得到对应所述客户端的多簇关联数据，并对每一所述多簇关联数据分别进行模型重建求解得到对应所述客户端的真实簇模型参数，其中，每一所述真实簇模型参数用于支撑对应所述客户端进行下一轮本地训练； 所述对每一所述客户端的所述上报梯度进行簇身份混淆处理得到对应所述客户端的多簇扰动更新集合，并对每一所述多簇扰动更新集合进行真伪更新配比调控得到对应所述客户端的兴趣簇匿名化上传数据，包括： 对每一所述客户端的所述上报梯度进行真实簇身份匹配得到对应所述客户端的真实簇扰动更新，并对每一所述真实簇扰动更新进行虚假簇伪装处理得到对应所述客户端的多簇扰动更新集合，其中，所述多簇扰动更新集合包括真实簇扰动更新和伪造簇虚假更新； 基于预设真伪更新比例对每一所述多簇扰动更新集合进行筛选组合得到对应的配比适配更新组合，并对每一所述配比适配更新组合进行匿名簇身份关联得到对应所述客户端的兴趣簇匿名化上传数据，其中，所述兴趣簇匿名化上传数据包括与匿名簇身份绑定的真实簇扰动更新和伪造簇虚假更新。

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国网浙江省电力有限公司温州供电公司，其通讯地址为：325000 浙江省温州市鹿城区水心街道锦绣路800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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