北京邮电大学邱雪松获国家专利权
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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种可信沙盒扩展的联邦学习优化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：CN119740634B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411611166.7，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权一种可信沙盒扩展的联邦学习优化方法是由邱雪松;李婷婷;郭少勇;陈洁蔚;亓峰设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种可信沙盒扩展的联邦学习优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种可信沙盒扩展的联邦学习优化方法，该方法包括：在沙盒中对全局模型进行训练，得到局部模型更新参数；全局模型用于电力业务的预测；将局部模型更新参数发送至聚合节点；聚合节点用于基于局部模型更新参数，确定更新后的全局模型。本申请实施例的方法有效地保证了电力业务预测相关的联邦学习的安全性。
本发明授权一种可信沙盒扩展的联邦学习优化方法在权利要求书中公布了：1.一种可信沙盒扩展的联邦学习优化方法，其特征在于，应用于参与联邦学习任务的客户端，包括： 在沙盒中对全局模型进行训练，得到局部模型更新参数；所述全局模型用于电力业务的预测； 将所述局部模型更新参数发送至聚合节点；所述聚合节点用于基于所述局部模型更新参数，确定更新后的全局模型； 所述将所述局部模型更新参数发送至聚合节点之后，还包括： 接收所述聚合节点发送的测试梯度；所述测试梯度是基于深度确定性策略构建的； 根据所述测试梯度，确定响应梯度并发送至所述聚合节点；所述测试梯度以及所述响应梯度之间的方向偏差和幅度偏差用于所述聚合节点识别所述客户端是否为恶意节点。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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