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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利一种基于混合同态加密的可验证联邦学习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：CN116667996B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202310620541.3，技术领域涉及：H04L9/00；该发明授权一种基于混合同态加密的可验证联邦学习方法是由王高丽;杜雨萌设计研发完成，并于2023-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合同态加密的可验证联邦学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合同态加密的可验证联邦学习方法，其特点是在中心化联邦学习的客户‑服务器基础架构上，采用支持SIMD操作的混合同态加密技术加密数据，在保证数据隐私和正确聚合的同时调动对称加密计算简单、无密文膨胀的优势，弥补公钥同态加密方案计算复杂，密文膨胀严重的不足；使用拉格朗日插值法构造验证码，支持客户端对聚合结果进行检验。具体包括：系统初始化、模型训练与数据加密、聚合、聚合结果验证与模型更新等步骤。与现有技术方案相比，本发明在保证了联邦学习聚合过程中用户梯度机密性、聚合正确性以及聚合结果完整性的同时，减少公钥加密次数，减轻计算和通信负担，有较大效率提升。

本发明授权一种基于混合同态加密的可验证联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合同态加密的可验证联邦学习方法，包括的实体：密钥生成机构PKG、个客户端以及聚合服务器；用于客户-服务器架构下的联邦学习场景，其特征在于，该方法包括以下具体步骤： 步骤A：初始化 个客户端先根据业务需求进行协商，就训练模型达成约定；密钥生成机构PKG生成初始化全局模型、密钥和公共参数，并按要求分发给客户端和聚合服务器； 步骤B：模型训练与数据加密 在每一轮模型更新中，各客户端使用本地数据训练局部模型，并计算出本轮迭代的模型更新参数；然后，对更新参数进行预处理，构造验证码并组成明文；最后，使用对称加密方案Pasta对明文进行加密得到Pasta对称密文，并将密文发送给聚合服务器； 步骤C：聚合 聚合服务器接收到来自所有客户端的Pasta对称密文之后，首先使用全同态加密方案BFV进行密文转换得到BFV同态密文；然后对所有的BFV同态密文进行聚合，并将聚合结果发送给所有客户端； 步骤D：聚合结果验证与模型更新 各客户端接收到来自聚合服务器的聚合结果之后，进行同态解密；接着，依靠拉格朗日插值法对聚合结果进行检验，若验证通过则使用聚合结果更新模型，否则丢弃该聚合结果；然后，进入下一轮迭代直到模型收敛或达到最大联邦轮数。

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师范大学，其通讯地址为：200241 上海市闵行区东川路500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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