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龙图腾网恭喜西安交通大学申请的专利一种用于同态加密的云际联邦学习模型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：CN116055027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202310033753.1，技术领域涉及：H04L9/00；该发明授权一种用于同态加密的云际联邦学习模型聚合方法及系统是由韩军豪;言浬设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于同态加密的云际联邦学习模型聚合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于同态加密的云际联邦学习模型聚合方法及系统，通过将客户端本地模型的梯度信息都转化成非负浮点数，避免了由负数相加导致的溢出错误，将客户端本地模型的参数都转化成非负浮点数这一过程并不会泄露用户隐私。因为所有客户端只会将其模型参数中最大的绝对值发给服务器；服务器再确定这些绝对值中的最大值，并下发给客户端；客户端的模型参数再通过与此最大值的相加来转化为非负浮点数；然后将每一个非负浮点数转化为二进制数可以避免使用量化技术从而避免模型参数量化导致的精度损失；将由一批量二进制数拼接成的一个二进制数编码为一个十进制数能在很大程度上增加批量数，进而能减少了由同态加密造成的通信和计算成本。

本发明授权一种用于同态加密的云际联邦学习模型聚合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于同态加密的云际联邦学习模型聚合方法，包括以下步骤：将模型梯度信息转化为非负浮点数；将每一个非负浮点数转化为一个M+N位的二进制数；M位表示非负浮点数的整数部分，N位表示非负浮点数的小数部分；将转化得到的二进制数进行批量拼接、编码和加密；将上一步加密得到的结果聚合、解密、解码和拆分得到聚合梯度值；对获取到的梯度值进行加权得到用于更新模型参数的梯度值；梯度信息的批量拼接、编码和加密具体包括：将获得的n个二进制数给定批量尺寸n′将n个二进制数分成个批次；将每n′个二进制数拼接成一个长二进制数将编码为其十进制形式客户端将由公钥加密得到的发送给服务器；服务器在得到m个客户端的后，便能计算其聚合结果：同时将其下发给每个客户端，客户端利用私钥去解密得到后；通过解码、拆分、十进制转化得到聚合后模型梯度值；梯度信息的聚合、解密、解码和拆分具体为：将得到的m个客户端的计算其聚合结果：对解密得到客户端将十进制形式的解码成其二进制形式将拆分成n′个具有M+N位的二进制数将转化得到梯度值聚合结果yj。

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