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龙图腾网获悉北京邮电大学;昆明理工大学;云南省科学技术院申请的专利基于可信沙盒的联邦学习模型训练方法、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：CN114579957B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202210068424.6，技术领域涉及：G06F21/53；该发明授权基于可信沙盒的联邦学习模型训练方法、装置及电子设备是由邱雪松;任殷林;沈韬;郭少勇;冯艳;亓峰;阮琳娜;张克勤;杨国铭;柏粉花;张驰设计研发完成，并于2022-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于可信沙盒的联邦学习模型训练方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于可信沙盒的联邦学习模型训练方法、装置及电子设备，该方法，包括：在确定MEC服务器属于已创建的可信沙盒的情况下，将MEC服务器对应的第一设备信息，以及与MEC服务器通信连接的多个本地设备所对应的第二设备信息，发送至区块链平台进行注册；基于区块链平台广播的节点选择请求，确定用于联邦学习的多个目标本地设备；接收区块链平台发送的全局模型和训练请求，控制多个目标本地设备，基于训练请求对全局模型进行训练，得到本地模型；将本地模型进行聚合，得到新全局模型。本发明提供的基于可信沙盒的联邦学习模型训练方法、装置及电子设备，可以解决现有技术中区块链平台的模型训练数据的隐私保护问题。

本发明授权基于可信沙盒的联邦学习模型训练方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于可信沙盒的联邦学习模型训练方法，其特征在于，包括： 在确定MEC服务器属于已创建的可信沙盒的情况下，将所述MEC服务器对应的第一设备信息，以及与所述MEC服务器通信连接的多个本地设备所对应的第二设备信息，发送至区块链平台进行注册；其中，所述第一设备信息包含有所述MEC服务器的设备数据和资源信息；所述第二设备信息包含有本地设备的设备数据和资源信息； 基于所述区块链平台广播的节点选择请求，确定用于联邦学习的多个目标本地设备；其中，所述目标本地设备是从与所述MEC服务器连接的多个所述本地设备中确定的； 接收所述区块链平台发送的全局模型和训练请求，并将所述全局模型以及所述训练请求分配至所述多个目标本地设备，以控制所述多个目标本地设备，基于所述训练请求对所述全局模型进行训练，得到本地模型； 获取所述多个目标本地设备上传的本地模型，并将本地模型进行聚合，得到新全局模型； 其中，所述可信沙盒为所述MEC服务器基于区块链状态通道创建得到；还包括：将所述第一设备信息以及所述第二设备信息发送至区块链平台进行注册，并在经过所述区块链平台共识后，获取所述区块链平台的激励机制，并对所述目标本地设备，执行所述激励机制。

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北京邮电大学;昆明理工大学;云南省科学技术院，其通讯地址为：100876 北京市海淀区西土城路10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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