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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种基于联邦学习的工业物联网边缘计算安全通信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：CN120151374B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510607873.7，技术领域涉及：H04L67/12；该发明授权一种基于联邦学习的工业物联网边缘计算安全通信方法是由乔成;顾鑫垚;杨鹏毅;董崇武;蔡肖;苏申;孙彦斌;鲁辉;田志宏设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联邦学习的工业物联网边缘计算安全通信方法在说明书摘要公布了：本发明涉及工业物联网安全通信技术领域，为基于联邦学习的工业物联网边缘计算安全通信方法，包括构建工业物联网系统的统一协同框架；通过边缘计算服务器以干扰功率向窃听设备发送干扰信号，使得在窃听存在的情况下通信信道的安全传输速率为正值；计算不同任务卸载策略下的边缘计算服务器的总能耗，边缘计算服务器的总能耗不超过工业物联网系统所能够承受的能耗最大值；构建基于联邦学习的卸载决策模型，以最小化平均计算任务时延为目标，基于卸载决策模型输出最优卸载决策。本发明通过构建工业物联网系统的统一协同框架，结合联邦学习与边缘计算技术，可以显著提升了数据隐私保护与通信安全性，在能耗约束下最小化平均计算任务的时间。

本发明授权一种基于联邦学习的工业物联网边缘计算安全通信方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的工业物联网边缘计算安全通信方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建工业物联网系统的统一协同框架，将工业物联网系统分为机器设备层、边缘层和云服务器层； 机器设备层包括若干机器设备，机器设备用于执行本地计算任务并与边缘计算服务器通信，将模型参数传递给边缘层； 边缘层包括若干边缘计算服务器，边缘计算服务器用于收集覆盖区域内的机器设备的模型参数并利用模型参数进行本地模型的更新，边缘计算服务器之间通过联邦学习的方式协同工作，参与训练全局模型； 云服务器层，用于协调整个工业物联网系统的联邦学习过程，管理边缘计算服务器之间的模型更新的聚合和分发； S2、通过边缘计算服务器以干扰功率向窃听设备发送干扰信号，使得在窃听存在的情况下通信信道的安全传输速率为正值； S3、结合通信能耗、本地训练能耗、计算能耗和干扰信号能耗，计算得到不同任务卸载策略下的边缘计算服务器的总能耗，边缘计算服务器的总能耗不超过工业物联网系统所能够承受的能耗最大值； S4、构建基于联邦学习的卸载决策模型，卸载决策模型以最小化平均计算任务时延为目标，基于卸载决策模型根据信道状态和设备资源输出最优卸载决策。

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广州大学，其通讯地址为：510006 广东省广州市番禺区大学城外环西路230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”。