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龙图腾网获悉上海零数众合信息科技有限公司申请的专利融合边缘计算的可信数据空间低延迟交互平台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：CN121441913B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511998436.9，技术领域涉及：H04L67/101；该发明授权融合边缘计算的可信数据空间低延迟交互平台是由徐兵;兰春嘉;苏辉贵;王磊设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合边缘计算的可信数据空间低延迟交互平台在说明书摘要公布了：本申请公开了融合边缘计算的可信数据空间低延迟交互平台，涉及边缘计算技术领域，包括：基于预设的可信执行环境分层规则，在目标边缘计算网络中构建分级可信执行环境；构建目标边缘计算网络的设备协同关系图谱，划分为多个实时性等级，并为每个实时性等级配置差异化密钥预分配策略；基于行为特征预筛选和实时连接性能评估，对网络节点进行双重节点筛选，确定联邦学习参与节点，并获取弹性联邦学习方案；协同整合分级可信执行环境、差异化密钥预分配策略与弹性联邦学习方案，执行低延迟交互管理。解决了现有技术无法有效应对边缘计算网络中数据交互的低延迟需求以及安全性的问题。

本发明授权融合边缘计算的可信数据空间低延迟交互平台在权利要求书中公布了：1.融合边缘计算的可信数据空间低延迟交互平台，其特征在于，包括： 环境分层配置模块，用于基于预设的可信执行环境分层规则，在目标边缘计算网络中构建分级可信执行环境，其中，所述目标边缘计算网络的网络节点包括终端设备、边缘网关及边缘服务器； 差异化认证配置模块，用于构建所述目标边缘计算网络的设备协同关系图谱，基于所述设备协同关系图谱将所述目标边缘计算网络的网络节点划分为多个实时性等级，并为每个实时性等级配置差异化密钥预分配策略； 弹性联邦学习模块，用于基于行为特征预筛选和实时连接性能评估，对网络节点进行双重节点筛选，确定联邦学习参与节点，并结合所述联邦学习参与节点与预设的异步聚合机制获取弹性联邦学习方案； 交互管理执行模块，用于协同整合所述分级可信执行环境、所述差异化密钥预分配策略与所述弹性联邦学习方案，执行低延迟交互管理； 其中，所述弹性联邦学习模块包括： 节点划分单元，用于获取网络节点的行为特征并进行工作节律分析，将网络节点划分为节律节点与自由节点； 第一预测单元，用于根据所述节律节点的工作节律特征，结合当前生产节拍信息，预测所述节律节点在下一联邦学习窗口内的第一节点可用状态； 第二预测单元，用于获取所述自由节点的任务规划信息，评估所述自由节点在下一联邦学习窗口内的第二节点可用状态； 备选节点集确定单元，用于基于所述第一节点可用状态与所述第二节点可用状态进行预筛选，确定联邦学习备选节点集； 最终节点确定单元，用于在下一联邦学习窗口前的预设时间窗口内，对所述联邦学习备选节点集中的备选节点进行实时连接性能评估，并基于实时连接性能评估结果，从备选节点集中选择最终参与联邦学习的节点； 其中，所述弹性联邦学习方案的执行包括： 设置基于最小参与者数量和最小参与者比例的双重聚合触发条件，统计预设超时阈值内提交梯度的网络节点数，当所述最小参与者数量和所述最小参与者比例中任意一者被满足时，触发聚合器开始工作； 对预设超时阈值内未提交梯度的超时响应节点，对应的将迟到梯度存储在暂存区并标记延迟时间； 根据所述标记延迟时间与所述超时响应节点的本征重要性等级，确定所述迟到梯度的聚合等级，并基于所述异步聚合机制，对所述迟到梯度进行自适应异步聚合： 若聚合等级为高，则在当前联邦学习轮次对所述迟到梯度进行加权聚合，其中，所述标记延迟时间与加权聚合权重负相关，所述本征重要性等级与加权聚合权重正相关； 若聚合等级为中，则在下一联邦学习轮次中对所述迟到梯度进行加权初始化应用，其中，所述标记延迟时间与加权初始化应用权重负相关，所述本征重要性等级与加权初始化应用权重正相关； 若聚合等级为低，则丢弃所述迟到梯度，并记录网络节点的节点特征与所述延迟时间，对应更新行为特征。

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