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龙图腾网获悉启明星辰信息技术集团股份有限公司;北京启明星辰信息安全技术有限公司申请的专利一种基于能够验证的可信服务器的联邦学习系统及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：CN115983408B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202111196398.7，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权一种基于能够验证的可信服务器的联邦学习系统及方法是由于婧悦设计研发完成，并于2021-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于能够验证的可信服务器的联邦学习系统及方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于能够验证的可信服务器的联邦学习系统，包括可信服务器以及参与训练的客户端；所述可信服务器包括初始化模块、安全聚合模块、差分隐私模块以及生成证明模块；所述客户端包括本地训练模块和验证模块。本申请还提供一种基于能够验证的可信服务器的联邦学习系统的方法，包括：可信服务器获得初始化的模型以及模型参数发送至客户端；客户端将收到的参数在本地进行训练优化，得到优化模型参数，与本地生成元参数一起发送至可信服务器；可信服务器对优化模型参数进行安全聚合和差分隐私后得到更新的模型和模型参数，与可验证证明一起发送至客户端；客户端对所述服务器发来的可验证证明进行验证。本申请提高了安全性。

本发明授权一种基于能够验证的可信服务器的联邦学习系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于能够验证的可信服务器的联邦学习系统的方法，所述联邦学习系统包括可信服务器以及参与训练的客户端， 其中，所述可信服务器包括初始化模块、安全聚合模块、差分隐私模块以及生成证明模块； 所述初始化模块用于获得初始的模型和模型参数，将所述初始的模型和模型参数发送到参与训练的客户端； 所述安全聚合模块用于将参与训练的客户端发送到可信服务器的本地模型参数进行安全聚合，得到聚合后的模型参数；所述差分隐私模块用于聚合后的模型参数上根据隐私预算添加噪声，得到差分隐私后的模型参数，同时更新模型，将更新的模型和模型参数发送到参与训练的客户端；所述生成证明模块用于生成可验证证明，将可验证证明发送到客户端； 所述客户端包括本地训练模块和验证模块；所述本地训练模块用于对客户端收到初始的或者更新的模型和模型参数在本地进行训练和优化，将得到的优化模型参数发送到可信服务器；所述验证模块用于对服务器发来的可验证证明进行验证，当验证成功时，本地训练模块进行训练，当验证不成功时，停止训练， 所述方法包括如下的步骤： S10，所述可信服务器获得初始化的模型以及模型参数，将所述初始化的模型以及模型参数发送至参与训练的客户端； S20，所述参与训练的客户端将收到的模型和模型参数在本地进行训练，生成本地模型参数，对所述本地模型参数进行优化，得到优化模型参数； 所述参与训练的客户端将所述优化模型参数以及用于验证的本地生成元参数发送至所述可信服务器；其中，所述本地生成元参数为公开的有限循环群G的生成元； S30，所述可信服务器对所述优化模型参数进行安全聚合，得到聚合后的模型参数；可信服务器根据预先设定的隐私预算，在聚合后的模型参数上添加相应的噪声，得到差分隐私后的模型参数，并对模型进行更新； S40，所述可信服务器通过zk-snark协议，使用所述参与训练的客户端发来的本地生成元参数，计算生成可验证证明； S50，将更新后的模型和模型参数以及所述可验证证明发送至下一轮参加训练的客户端； S60，下一轮参加训练的客户端对所述服务器发来的可验证证明进行验证，若验证通过，则转入步骤S20，若验证不通过，则退出训练。

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