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龙图腾网获悉福建警察学院;福建师范大学申请的专利一种面向工业互联网的基于风险自适应共识的密态联邦学习方法及系统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：CN121562859B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610090468.7，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种面向工业互联网的基于风险自适应共识的密态联邦学习方法及系统是由董煜;许力;刘天哲;洪志鸿;陈雨涵;左雨庭;赵封钦设计研发完成，并于2026-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向工业互联网的基于风险自适应共识的密态联邦学习方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向工业互联网的基于风险自适应共识的密态联邦学习方法及系统，每个训练轮次开始前，基于全网共识确定的随机种子，通过可验证随机函数从工业边缘计算网关中选举验证委员会及主聚合节点；训练节点为未入选验证委员会的工业边缘计算网关，完成模型训练后，更新数据加密生成密态更新数据，提交至主聚合节点；由验证委员会执行共识流程，包括：各成员加权生成量化异常分数；通过广播经数字签名的异常分数，基于拜占庭容错机制达成低风险或高风险的等级判定；对共识通过的密态更新数据执行同态加法聚合，由验证委员会通过门限解密机制协同生成全局模型更新。

本发明授权一种面向工业互联网的基于风险自适应共识的密态联邦学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向工业互联网的基于风险自适应共识的密态联邦学习方法，应用于由多个工业边缘计算网关组成的分布式网络，所述工业边缘计算网关部署于工业现场并采集工业设备运行状态数据，其特征在于，包括： 每个训练轮次开始前，基于全网共识确定的随机种子，通过可验证随机函数从所述工业边缘计算网关中选举验证委员会及主聚合节点； 训练节点为未入选验证委员会的工业边缘计算网关，其在本地利用工业设备运行状态数据完成模型训练后，采用同态加密公钥对模型更新数据加密生成密态更新数据，提交至所述主聚合节点； 由所述验证委员会执行共识流程，包括： a各成员基于网络响应延迟归一化结果、主聚合节点历史行为记录及消息有效性，加权生成量化异常分数； b通过广播经数字签名的异常分数，基于拜占庭容错机制达成低风险或高风险的等级判定； c低风险时执行低通信复杂度的两阶段通信协议，高风险时触发视图更换并由新主聚合节点执行高安全强度的三阶段通信协议； 对共识通过的密态更新数据执行同态加法聚合，由所述验证委员会通过门限解密机制协同生成全局模型更新； 所述两阶段通信协议包括提议阶段和准备阶段，提议阶段为主聚合节点向验证委员会广播含待共识区块的提议消息，准备阶段为验证委员会成员验证提议消息有效性后广播准备消息，主聚合节点收集至少2f+1个有效准备消息后达成共识；所述三阶段通信协议在两阶段通信协议的基础上增加提交阶段，验证委员会成员收集至少2f+1个有效准备消息后广播提交消息，任一参与方节点收集至少2f+1个有效提交消息后达成共识，f为系统允许的最大拜占庭节点数； 步骤a中量化异常分数的风险因子权重之和为1，网络响应延迟的归一化结果通过Sigmoid函数对当前观测延迟与历史延迟均值、标准差的差值进行处理得到，所述历史延迟均值和标准差基于过去M轮训练的响应延迟数据计算，M为正整数；所述消息有效性通过无效消息指示符判定，无效消息包括签名验证失败、消息格式错误及哈希值不匹配的消息，无效消息指示符为1时表示收到无效消息，为0时表示消息有效。

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福建警察学院;福建师范大学，其通讯地址为：350007 福建省福州市首山路59号福建警察学院；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”。

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