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龙图腾网恭喜华东师范大学申请的专利一种基于区块链的安全可扩展的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：CN115018083B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202210412026.1，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种基于区块链的安全可扩展的联邦学习方法是由史子豪;陈洁设计研发完成，并于2022-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于区块链的安全可扩展的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区块链的安全可扩展的联邦学习方法，其特点是：将区块链节点、客户端节点与聚合节点相互分开，各个节点之间职责清晰，对客户端节点的算力要求和存储要求较低，降低了客户端节点的准入门槛。区块链节点负责运行智能合约以保证整个区块链联邦学习系统的有效安全运行。客户端节点负责模型训练与模型验证。聚合节点负责聚合全局模型与存储全局模型和客户端节点的局部模型。采用哈希承诺与可验证随机函数VRFs的方式，能有效防止推理攻击和拜占庭攻击。

本发明授权一种基于区块链的安全可扩展的联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于区块链的安全可扩展的联邦学习方法，其特征在于，该方法包括以下具体步骤：步骤A：部署区块链节点、客户端节点及聚合节点；在区块链节点上部署用于保证训练安全的智能合约，在客户端节点上部署用于模型训练的程序，在聚合节点上部署用于聚合模型的程序；并通过在聚合节点上部署去中心化存储软件IPFS，使得聚合节点具有存储功能；步骤B：训练请求方将初始全局模型w0存储至聚合节点，并调用智能合约publish，向区块链注册训练任务；步骤C：各个客户端节点i从聚合节点下载全局模型wt，利用本地数据集进行模型训练，得到局部模型并生成局部模型对应的哈希值，并调用智能合约uploadSubModel，将局部模型的元数据上传至区块链；步骤D：在所有客户端节点将局部模型的元数据上传至区块链之后，客户端节点将局部模型上传至聚合节点，从而获得该局部模型在IPFS中的CID，然后客户端节点把所述CID上传至区块链上该局部模型的元数据中；步骤E：调用智能合约classify，将所有的局部模型合并成若干个子模型，对于每个子模型，选择若干个客户端节点作为该子模型的验证节点；步骤F：每个客户端节点从聚合节点下载用于验证的子模型；步骤G：客户端节点对子模型进行验证，将验证模型的结果上传到区块链上，并通过可验证随机函数VRFs的方式共享防止搭便车攻击；步骤H：调用智能合约，验证子模型的合法性，并计算子模型的惩罚系数；步骤I：聚合节点根据惩罚系数，运用聚合算法将子模型聚合，从而得到新的全局模型wt+1；将新的全局模型wt+1的哈希使用可验证随机函数VRFs方式通过智能合约上传到区块链；步骤J：如果当前训练轮数t小于或等于训练任务中预定义的训练轮数T，进入步骤C，开始新一轮训练；否则结束训练，当前的全局模型为最终模型训练的结果。

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