发明专利 已授权

一种可验证的联邦学习智慧医疗隐私保护系统及方法

📄 申请号:CN202411329376.7 📄 发布日:2026/10/20

著录项目信息

申请日
2024-09-24
公开号
CN119442300B
公开日
2026-08-21
申请人
桂林电子科技大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

智慧医疗, 医疗数据共享, 医疗隐私保护, 医疗信息系统

摘要

本发明涉及隐私保护技术领域,具体涉及一种可验证的联邦学习智慧医疗隐私保护系统及方法,系统包括证书认证中心、用户、边缘计算节点和云服务器,支持用户在没有第三方辅助的情况下独立地验证服务器返回聚合结果的正确性。具体使用TLS协议建立安全的通信传输通道,在加密消息的同时保证数据传输过程中的完整性,加密消息所使用的密钥除了通信双方,其他任意一方都不能得到。使用双掩蔽的形式保护梯度隐私,利用线性同态哈希函数为方案提供可验证性,使用户能够独立地验证服务器返回聚合结果的正确性。本发明利用双重聚合验证的方式,能够有效减少用户端的计算开销,并且支持用户在训练过程中退出,并且不会给云服务器造成额外的计算负担。

常见问题

这项专利是否已经下证?

是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN119442300B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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