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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利基于可逆扩散扰动的联邦学习参数保护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：CN121457568B 。

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：202610009109.4，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权基于可逆扩散扰动的联邦学习参数保护方法及系统是由万涛;朱海杰;廖维川;谢昕;周洁;赵海霞;王洲洋;祁姗姗设计研发完成，并于2026-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于可逆扩散扰动的联邦学习参数保护方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于可逆扩散扰动的联邦学习参数保护方法及系统，属于人工智能与隐私计算技术领域。该方法包括：服务器下发全局模型参数至各客户端；客户端利用本地数据训练，得到更新后的本地模型参数并转换为二维参数图像，执行多步前向扩散扰动过程，生成加噪参数图像，各客户端基于参数空间结构连续性约束与可恢复约束，对候选中间扩散状态进行筛选并上传至服务器，加权聚合得到全局加噪参数图像；对全局加噪参数图像执行反向扩散过程，得到全局模型参数，并下发至各客户端以完成联邦学习迭代更新。本发明通过可逆扩散扰动，实现了高效可逆恢复，并能根据客户端数据异质性自适应调节扰动强度，提升模型收敛稳定性。

本发明授权基于可逆扩散扰动的联邦学习参数保护方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于可逆扩散扰动的联邦学习参数保护方法，其特征在于，包括： 服务器向各客户端下发全局模型参数； 各客户端利用本地数据对所述全局模型参数进行训练，得到更新后的本地模型参数； 各客户端将更新后的本地模型参数通过预定义的可逆线性映射函数转换为保持卷积核拓扑关系的二维参数图像，以形成满足参数空间结构连续性约束的参数表示； 各客户端对所述二维参数图像执行多步前向扩散扰动过程，在多个扩散时间步中生成对应的加噪参数图像； 各客户端基于参数空间结构连续性约束与可逆恢复约束，对所述多步前向扩散扰动过程中的候选中间扩散状态进行筛选，仅选择同时满足结构连续性约束与可逆恢复约束的候选中间扩散状态所对应的加噪参数图像上传至服务器； 服务器接收各客户端上传的加噪参数图像，并按各客户端的本地样本量进行加权聚合，得到全局加噪参数图像； 服务器利用预训练的反向扩散网络对所述全局加噪参数图像执行反向扩散恢复过程，得到满足参数空间结构连续性约束的全局参数图像； 服务器将所述全局参数图像通过所述可逆线性映射函数的反函数转换回全局模型参数，并下发至各客户端以完成联邦学习迭代更新。

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华东交通大学，其通讯地址为：330013 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街808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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