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龙图腾网获悉济南大学申请的专利基于区块链和数据增强的联邦学习训练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：CN116484923B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202211558006.1，技术领域涉及：G06N3/0475；该发明授权基于区块链和数据增强的联邦学习训练方法及系统是由赵川;吴昊;荆山;赵圣楠;陈贞翔设计研发完成，并于2022-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于区块链和数据增强的联邦学习训练方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提供了基于区块链和数据增强的联邦学习训练方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括利用原始训练集进行满足差分隐私的生成对抗网络的预训练；各客户端共同选择一个打包客户端，并将预训练完毕的生成器模型发送至打包客户端；打包客户端接收完所有客户端的生成器模型后，将接收到的生成器模型打包成一个区块上传至区块链中，客户端从区块链中下载包含所有参与方生成器模型的区块；客户端生成新的数据，将处理后的原始训练集与新生成的数据进行整合，构建新的数据集，用于联邦学习训练任务。区块链代替了原本需进行生成器模型存储的第三方机构，排除了第三方机构作恶的风险，保证了生成器模型的安全性。

本发明授权基于区块链和数据增强的联邦学习训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于区块链和联邦学习的对抗生成网络的训练方法，其特征在于，包括： 步骤1：将参与联邦学习的各客户端对本地数据集进行处理，得到原始训练集，利用原始训练集进行满足差分隐私的生成对抗网络的预训练；所述预训练的方式为：各客户端使用本地数据集进行模型的训练，并在模型训练梯度上添加噪声，得到满足差分隐私性质的生成对抗网络模型； 步骤2：各客户端共同选择一个打包客户端，并将预训练完毕的生成器模型发送至打包客户端； 步骤3：打包客户端接收完所有客户端的生成器模型后，将接收到的生成器模型打包成一个区块上传至区块链中，客户端从区块链中下载包含所有参与方生成器模型的区块； 步骤4：客户端生成新的数据，将处理后的原始训练集与新生成的数据进行整合，构建新的数据集，用于联邦学习训练任务； 所述方法还包括：在客户端生成数据之前，客户端对下载完毕的生成器模型进行模型相似度检测操作，分别计算客户端生成器模型与其他客户端模型之间的欧几里得距离； 所述计算客户端生成器模型与其他客户端生成器模型之间的欧几里得距离，若距离值大于最大阈值则将判断为恶意模型，若距离值小于最小阈值则将判断为相似模型； 所述恶意模型与相似模型均无法通过检测，无法进行数据生成任务。

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济南大学，其通讯地址为：250022 山东省济南市市中区南辛庄西路336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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