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龙图腾网恭喜中电科大数据研究院有限公司申请的专利去中心化分层联邦学习方法及系统、边缘服务器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：CN119338029B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411884166.4，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权去中心化分层联邦学习方法及系统、边缘服务器是由管桂林;曹扬;谢红韬;蔡惠民;董厚泽;陈雅娴设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本去中心化分层联邦学习方法及系统、边缘服务器在说明书摘要公布了：本发明提供一种去中心化分层联邦学习方法及系统、边缘服务器，该方法包括：多个边缘服务器分别接收不同参与方客户端发送的梯度密文；多个边缘服务器基于安全多方计算协议聚合接收到的梯度密文，得到聚合模型密文；安全多方计算协议是指在一个互不信任的多用户网络中，多个分别持有不同梯度密文的边缘服务器共同计算出基于这些梯度密文的聚合模型密文，每个边缘服务器只得到聚合模型密文中的部分数据，而且不泄露自己持有的梯度密文给其它边缘服务器；边缘服务器将聚合模型密文下发至参与方客户端。利用本发明方案，可以提高模型聚合的安全性。

本发明授权去中心化分层联邦学习方法及系统、边缘服务器在权利要求书中公布了：1.一种去中心化分层联邦学习方法，其特征在于，所述方法包括：多个边缘服务器分别接收不同参与方客户端发送的梯度密文；所述多个边缘服务器组成服务器集群，并依序排列；所述多个边缘服务器基于安全多方计算协议聚合接收到的梯度密文，得到聚合模型密文；所述安全多方计算协议是指在一个互不信任的多用户网络中，多个分别持有不同梯度密文的边缘服务器共同计算出基于这些梯度密文的聚合模型密文，每个边缘服务器只得到所述聚合模型密文中的部分数据，而且不泄露自己持有的梯度密文给其它边缘服务器；所述边缘服务器将所述聚合模型密文下发至所述参与方客户端；其中，所述多个边缘服务器基于安全多方计算协议聚合接收到的梯度密文，得到聚合模型密文包括：所述多个边缘服务器中的第一服务器选择一个随机数，将自己接收的梯度密文加上所述随机数作为累加梯度传递给所述多个边缘服务器中的其它服务器，使其它服务器依次在所述累加梯度上加上自己接收到的梯度密文，直至最后一个服务器加上自己接收到的梯度密文后返回给所述第一服务器；所述第一服务器将接收到的累加梯度减去所述随机数，然后除以所述边缘服务器的数量，得到聚合模型密文；所述第一服务器向所述其它服务器公布所述聚合模型密文；所述方法还包括：所述边缘服务器确定所述参与方客户端的贡献度；根据所述贡献度向对应的参与方发放奖励；所述边缘服务器确定所述参与方客户端的贡献度包括：所述边缘服务器计算参与方客户端的边际损失： ；其中，和分别表示和在验证集的损失；表示通过聚合所有参与方客户端的本地模型获得的全局模型，表示通过聚合除参与方客户端之外所有参与方客户端的本地模型获得的全局模型： ； ；根据参与方客户端的边际损失确定其贡献度，边际损失越大，贡献度越大。

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