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龙图腾网恭喜湖南天河国云科技有限公司申请的专利面向设备异构的联邦学习隐私保护方法、设备及存储介质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：CN119646884B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202510163949.1，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权面向设备异构的联邦学习隐私保护方法、设备及存储介质是由郭兆中;刘齐军;尹海波;邓慧娜;孙杰设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向设备异构的联邦学习隐私保护方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请适用于信息安全技术领域，提供了一种面向设备异构的联邦学习隐私保护方法、设备及存储介质，该方法包括：设置训练时延约束和数据相似性约束；基于多臂强盗算法，利用各服务器对本地模型的历史训练时间对本次训练时间进行预测，得到各服务器的计算时延；基于帕累托算法，利用训练时延约束、数据相似性约束及各服务器的计算时延，对各服务器进行分簇，得到至少一个簇，各簇中包括至少两个服务器；基于各服务器的训练时延确定各簇中的簇头服务器，以通过各簇头服务器聚合各簇内的服务器的本地模型，并与中心服务器通信，训练时延包括计算时延和通信时延。本申请提供的技术方案，降低了联邦学习的通信消耗，提高了联邦学习中模型训练的效率。

本发明授权面向设备异构的联邦学习隐私保护方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种面向设备异构的联邦学习隐私保护方法，其特征在于，所述方法包括：设置训练时延约束和数据相似性约束；基于多臂强盗算法，利用各服务器对本地模型的历史训练时间对本次训练时间进行预测，得到各所述服务器的计算时延；基于帕累托算法，利用所述训练时延约束、所述数据相似性约束及各所述服务器的计算时延，对各所述服务器进行分簇，得到至少一个簇，各所述簇中包括至少两个所述服务器；基于各所述服务器的训练时延确定各所述簇中的簇头服务器，以通过各所述簇头服务器聚合各所述簇内的服务器的本地模型，并与中心服务器通信，所述训练时延包括所述计算时延和通信时延；其中，所述训练时延约束包括各所述簇内的所有服务器的总训练时延与簇外服务器中最小的训练时延相等；所述数据相似性约束包括使各所述簇内的各所述服务器之间的数据相似性最大化。

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湖南天河国云科技有限公司，其通讯地址为：410100 湖南省长沙市长沙经济技术开发区星沙产业基地开元东路1318号综合楼308；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”。