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龙图腾网获悉北京工业职业技术学院申请的专利基于信誉模型与轻量化掩码重建的安全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：CN120875089B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511023257.3，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权基于信誉模型与轻量化掩码重建的安全聚合方法及系统是由韩璐;刘露;魏路;孙秀娟;田晓玲;孙洪迪;张勇设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于信誉模型与轻量化掩码重建的安全聚合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能与数据安全技术领域，涉及一种基于信誉模型与轻量化掩码重建的安全聚合方法及系统，所述方法包括以下步骤：1各客户端在本地进行本地模型训练并在完成本地模型训练后，使用轻量化掩码机制对模型参数进行扰动加密，并将加密后的模型参数上传至聚合服务器；2聚合服务器通过轻量冗余掩码机制对加密后的模型参数进行解扰，以获得解扰后的模型参数；3利用信誉模型基于模型更新有效性和模型更新稳定性对各客户端的信誉进行计算，以获得各客户端的综合信誉值；4在解扰后的模型参数基础上，结合各客户端的综合信誉值进行加权聚合，生成全局模型参数。其能够提升联邦学习过程中模型参数聚合的安全性与鲁棒性。

本发明授权基于信誉模型与轻量化掩码重建的安全聚合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于信誉模型与轻量化掩码重建的安全聚合方法，其特征在于，包括以下步骤： 1各客户端在本地进行本地模型训练并在完成本地模型训练后，使用轻量化掩码机制对模型参数进行扰动加密，并将加密后的模型参数上传至聚合服务器；所述使用轻量化掩码机制对模型参数进行扰动加密具体包括：11对于每个客户端，分别生成本地主种子和与其它各客户端之间的共享种子；12对于该客户端的本地模型的每一层，分别计算层重要性权重并基于层重要性权重确定层掩码密度，然后基于所述本地主种子和层掩码密度生成本层基础掩码；13将所述本层基础掩码分成多份，从而获得多个掩码份额；14对于该客户端，保留一份掩码份额，同时基于所述共享种子对其它的掩码份额进行加密以获得加密后的掩码份额并将加密后的掩码份额发送给其它各客户端；15各客户端基于所述掩码份额对模型参数进行扰动加密； 2聚合服务器通过轻量冗余掩码机制对加密后的模型参数进行解扰，以获得解扰后的模型参数；所述聚合服务器通过轻量冗余掩码机制对加密后的模型参数进行解扰具体包括：21接收各个客户端的掩码份额并检验掩码份额的数量，然后基于接收的掩码份额通过拉格朗日插值重建本层基础掩码；22接收各个客户端的扰动加密后的模型参数并基于重建后的本层基础掩码对加密后的模型参数进行解扰； 3利用信誉模型基于模型更新有效性和模型更新稳定性对各客户端的信誉进行计算，以获得各客户端的综合信誉值； 4在解扰后的模型参数基础上，结合各客户端的综合信誉值进行加权聚合，生成全局模型参数。

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