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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利一种基于联邦学习的隐私数据安全共享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：CN121690859B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610172354.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于联邦学习的隐私数据安全共享方法是由刘斌;洪阿兰;葛江玲;谢奇峰;万念斌;曹丽明设计研发完成，并于2026-02-06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隐私数据安全共享方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于联邦学习的隐私数据安全共享方法，具体涉及隐私数据安全保护与共享领域，用于解决现有跨机构数据协同过程中模型可信性不足以及数据交换缺乏精度控制的问题；该方法通过对各参与方本地数据进行同态加密处理，结合联邦学习构建密文可验证计算任务，将密文前向传播与反向传播计算外包计算节点执行，并利用零知识证明对计算过程进行可信验证，在密文域内完成梯度聚合与模型更新；在模型训练完成后，基于联邦学习模型输出对本地数据样本的共享价值进行智能判定，驱动密文重加密与数据交换控制，实现多方安全、可控的数据流通，从而在保障隐私安全与合规要求的前提下，提高跨机构数据协同效率与决策精度。

本发明授权一种基于联邦学习的隐私数据安全共享方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的隐私数据安全共享方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、对各参与方的本地隐私数据采用加法同态加密算法进行加密，生成同态密文数据，提取隐私数据的特征维度与样本数量生成数据描述符； S2、基于数据描述符与预定义的联邦学习模型结构，构造包含层运算序列与激活函数类型的可验证计算任务描述文件； S3、将同态密文数据与可验证计算任务描述文件作为计算任务子包分发至互相隔离的外部计算节点，每个计算节点根据描述文件在密文域执行前向传播与反向传播计算，生成加密的梯度更新片段； S4、每个外部计算节点完成计算后，对本次密文计算过程生成零知识证明； S5、并行验证所有加密梯度更新片段及对应的零知识证明，对验证通过的梯度更新片段执行同态聚合操作，生成全局加密梯度； S6、各参与方使用私钥对全局加密梯度进行解密，并基于解密后的明文梯度更新联邦学习模型副本； S7、根据联邦学习模型副本的输出，对各参与方本地同态密文数据进行密文重加密，生成多方安全数据交换的重加密数据包，并上传至共享数据池； 所述S2中，基于数据描述符与预定义的联邦学习模型结构，构造包含层运算序列与激活函数类型的可验证计算任务描述文件具体包括： 预定义联邦学习模型的输入层节点数量及并行计算路径，同时标注联邦学习模型结构中输入层、隐藏层与输出层之间的层级连接关系，将解析数据描述符得到特征维度与样本数量分布数据映射至联邦学习模型结构中； 依据层级连接关系逐层生成前向传播的线性变换运算序列与非线性激活运算序列，同步构建反向传播的梯度回传路径，形成连续可执行的密文计算流程； 将密文计算流程中各层运算节点及连接关系转换为标准化算术电路结构，并将激活函数运算对应映射为等价的多项式计算子电路，形成覆盖前向与反向传播全过程的可验证计算电路拓扑； 对算术电路拓扑结构与样本分布数据执行联合封装，生成可验证计算任务描述文件； 所述S3中，生成加密的梯度更新片段具体包括： 将不同批次标识对应的同态密文数据与可验证计算任务描述文件封装为独立的计算任务子包，分别发送至不同外部计算节点； 外部计算节点解析计算任务子包中的算术电路拓扑，在同态密文域内依次执行与联邦学习模型对应的前向传播运算与反向传播运算，形成逐层递推的密文中间结果； 基于密文中间结果，沿反向传播路径进行参数梯度的密文推导，生成与联邦学习模型结构逐层对应的加密梯度更新片段； 所述S4中，每个外部计算节点完成计算后，对本次密文计算过程生成零知识证明具体包括： 各外部计算节点在完成同态密文前向传播与反向传播计算后，基于可验证计算任务描述文件中的算术电路拓扑结构，将逐层递推的密文中间结果与加密梯度更新片段映射构造为对应的算术电路实例计算轨迹，并据此生成满足零知识约束的证明生成输入，本次密文计算过程与算术电路执行路径一致的零知识证明。

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