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龙图腾网获悉中国电信股份有限公司申请的专利基于区块链与联邦学习的电信诈骗检测模型训练方法和装置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：CN119182593B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202411273786.4，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于区块链与联邦学习的电信诈骗检测模型训练方法和装置是由伏树林;沈江明;李俊;刘红伟;施敬磊设计研发完成，并于2024-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于区块链与联邦学习的电信诈骗检测模型训练方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于区块链与联邦学习的电信诈骗检测模型训练方法和装置，包括：获取模型需求者发布的模型训练任务，根据模型训练任务确定任务参与者和联邦委员会，为任务参与者和联邦委员会分配对应的第一公钥和私钥秘密份额；通过任务参与者从联盟链下载当前全局模型，根据本地数据集对当前全局模型进行训练，得到本地局部模型，根据第一公钥对本地局部模型进行加密得到加密局部模型，上传至联盟链；通过联邦委员会从联盟链下载加密局部模型，对加密局部模型进行聚合得到加密全局模型，根据私钥秘密份额对加密全局模型进行解密得到优化后的当前全局模型，上传至联盟链。本发明提高了电信诈骗检测模型训练的安全性和可靠性，可应用于通信技术领域。

本发明授权基于区块链与联邦学习的电信诈骗检测模型训练方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于区块链与联邦学习的电信诈骗检测模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取模型需求者发布的模型训练任务，根据所述模型训练任务确定任务参与者和联邦委员会，并为所述任务参与者和所述联邦委员会分配对应的第一公钥和私钥秘密份额； 通过所述任务参与者从联盟链下载当前全局模型，根据本地数据集对所述当前全局模型进行训练，得到本地局部模型，进而根据所述第一公钥对所述本地局部模型进行加密得到加密局部模型，并将所述加密局部模型上传至所述联盟链； 通过所述联邦委员会从所述联盟链下载所述加密局部模型，对所述加密局部模型进行聚合得到加密全局模型，进而根据所述私钥秘密份额对所述加密全局模型进行解密得到优化后的所述当前全局模型，并将优化后的所述当前全局模型上传至所述联盟链； 所述获取模型需求者发布的模型训练任务，根据所述模型训练任务确定任务参与者和联邦委员会，并为所述任务参与者和所述联邦委员会分配对应的第一公钥和私钥秘密份额，其具体包括： 获取所述模型需求者发布的所述模型训练任务，所述模型训练任务包括初始全局模型和任务激励； 根据所述模型训练任务从所述联盟链的成员中确定多个所述任务参与者，并根据信誉值选择多个所述任务参与者组成所述联邦委员会，进而生成同态密钥，所述同态密钥包括所述第一公钥和对应的第一私钥； 根据所述任务参与者的数量将所述第一私钥划分为多个所述私钥秘密份额，并将所述第一公钥和所述私钥秘密份额下发至对应的所述任务参与者； 所述对所述加密局部模型进行聚合得到加密全局模型，进而根据所述私钥秘密份额对所述加密全局模型进行解密得到优化后的所述当前全局模型，其具体包括： 从所述联邦委员会中随机选取一个成员作为联邦委员会领导者，通过所述联邦委员会领导者对多个所述加密局部模型进行聚合计算，得到所述加密全局模型； 通过所述联邦委员会的所有成员对所述加密全局模型进行聚合验证； 当聚合验证成功，根据所述私钥秘密份额计算对应的解密份额，进而通过所述联邦委员会的所有成员根据对应的所述解密份额对所述加密全局模型进行协同解密，得到优化后的所述当前全局模型。

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