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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于分布式同态加密的交通流量联邦安全预测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：CN120750974B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511123468.4，技术领域涉及：H04L67/12；该发明授权一种基于分布式同态加密的交通流量联邦安全预测方法是由张海涛;许杨;范洁铃;任仕雨;陈德良;杨柳;葛雨轩;靳铁军;李金金设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分布式同态加密的交通流量联邦安全预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能交通系统数据隐私保护技术领域，公开了一种基于分布式同态加密的交通流量联邦安全预测方法，通过构建车路云一体化网络架构，构建基于LSTM的本地模型及全局模型，形成联邦模型；基于道路基础设施节点与云端平台节点协同生成分布式密钥，对所述联邦模型进行同态加密并训练；基于训练后的联邦模型进行交通流量预测。本发明所述方法对模型训练过程机密性更强，通过分布式密钥生成和同态加密计算技术，可以保证共享模型参数的机密性，避免遭受基于模型参数分析的推理攻击威胁。本发明能够解决现有交通流量预测系统中数据隐私方面的不足，为智能交通管理提供有效支撑技术。

本发明授权一种基于分布式同态加密的交通流量联邦安全预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分布式同态加密的交通流量联邦安全预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、构建车路云一体化网络架构，所述架构包括车辆节点、道路基础设施节点和云端平台节点；基于所述车路云一体化网络架构建立包含本地模型及全局模型的联邦模型； 步骤2、基于道路基础设施节点与云端平台节点协同生成分布式密钥，对所述联邦模型进行同态加密； 步骤3、对基于道路基础设施节点与云端平台节点协同的采用分布密钥的同态加密联邦模型进行训练； 步骤4、基于训练后的联邦模型进行交通流量预测； 其中，步骤2具体为： 步骤2-1、设置系统参数； 云端平台节点生成四个公钥参数和，其中为一个大素数，为一个小的素数，是循环群的素数阶，和满足关系式：，为正整数；和是循环群中的两个不同的随机元素，是群生成元，是辅助生成元，和满足关系式： 1， 其中，为随机数； 云端平台节点通过全局广播，将公钥参数和分发至车路云一体化网络架构中个道路基础设施节点； 步骤2-2、对于所有接收到公钥参数的道路基础设施节点i均生成两个随机多项式，道路基础设施节点i基于两个多项式进行Pedersen秘密共享验证，并对通过Pedersen秘密共享验证的合格用户进行Feldman秘密共享验证； 步骤2-3、对最终通过Feldman秘密共享验证的基础设施节点i，获取其对应的公钥片段，生成全局公钥； 步骤2-4、对于任意一个通过Feldman秘密共享验证的道路基础设施节点i，基于其他通过Feldman秘密共享验证的基础设施节点j向道路基础设施节点i发送共享，生成私钥片段，其中，。

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