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龙图腾网恭喜哈尔滨师范大学申请的专利一种基于边缘计算和联邦学习的群智感知隐私保护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：CN116418562B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202310224226.9，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于边缘计算和联邦学习的群智感知隐私保护方法是由张建红;赵国生;王健设计研发完成，并于2023-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘计算和联邦学习的群智感知隐私保护方法在说明书摘要公布了：移动群智感知作为一种新型的感知数据采集范式被应用于各种社会场景，但是也面临着严重的隐私信息泄露问题。现有方法主要是在传统的集中式架构下对原始数据进行保护，也没有充分考虑到内部窃取和外部攻击者截获数据的问题。基于此，本发明提出了一种基于边缘计算和联邦学习的群智感知隐私保护方法。首先，参与者在本地进行模型训练，将模型参数值利用本地化差分隐私进行扰动并利用同态加密进行过程加密后上传到边缘计算节点；然后，边缘计算节点对本地模型参数进行边缘聚合，并将与参与者协同更新的边缘模型参数上传到感知平台；最后，感知平台接收加密的边缘模型参数，进行密文形式下的全局聚合与处理操作，从而有效防止参与者隐私信息的泄露。

本发明授权一种基于边缘计算和联邦学习的群智感知隐私保护方法在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘计算和联邦学习的群智感知隐私保护方法，其特征在于，应用于包含参与者本地训练模块、边缘计算节点聚合与更新模块、感知平台聚合与处理模块的新型分布式群智感知架构，所述方法包括：在参与者本地训练模块中，参与者通过智能终端设备采集原始的感知数据，运用联邦学习范式在本地执行模型参数的训练，并利用本地化差分隐私和同态加密技术对模型参数值进行扰动和加密，然后将扰动和加密的本地模型参数以及相关的本地损失函数发送给所在的边缘计算节点，从而防止参与者的隐私信息被恶意窃取和截获，其中，本地训练模型参数并进行扰动和加密的具体执行方式包括：在第t轮，参与者xi运用联邦学习范式训练本地模型参数的计算公式为其中，表示参与者使用私钥sk解密上一轮边缘模型参数替换得到的本地模型参数，η表示参与者在本地训练过程中的固定学习率，表示参与者在当前模型参数的本地数据的平均梯度；利用本地化差分隐私对模型参数值进行扰动的机制是具有对称性的Laplace机制，计算公式为其中，表示Laplace噪声，Δf表示局部敏感度，ε表示为每个参与者设置的隐私预算；利用的同态加密技术是Paillier算法，使用公钥pk对扰动后的本地模型参数进行加密得到在边缘计算节点聚合与更新模块中，边缘计算节点接收参与者发送的扰动和加密的本地模型参数以及本地损失函数后，通过加权平均的方式进行边缘聚合，并与参与者进行迭代更新，然后将最终加密的边缘模型参数和边缘损失函数发送给感知平台，避免感知平台集中收集所有参与者信息而导致严重的隐私泄露；在感知平台聚合与处理模块中，感知平台接收边缘计算节点与本地联合训练的加密边缘模型参数和边缘损失函数后，在密文形式下进行全局模型参数的聚合平均，并进行聚合得到全局损失函数，然后与边缘计算节点进行迭代训练，当全局模型更新轮次达到最大值后，将最终的加密全局模型参数发送给请求者完成感知任务，由于感知平台无法获取私钥且对参与者的本地模型参数是未知的，从而有效防止参与者的隐私信息被泄露给不可信的感知平台。

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