基于联邦学习框架的多模态加密珠宝鉴定系统及交互方法

本发明提出基于联邦学习框架的多模态加密珠宝鉴定系统及交互方法。该系统构建用户协同的私有训练数据集，结合密文特征处理与区块链不可篡改存证，实现AI鉴定响应≤5秒、人工复核周期≤3个工作日的指标。采用SM4‑TLS双协议端到端加密与差分隐私机制，数据泄露风险降低78％。联邦学习框架使模型训练效率较传统集中式训练提升57％，服务于珠宝零售与司法取证领域。系统利用AI服务器集群高效提取特征，毫秒级完成珠宝多模态分析。检测到高置信度特征时自动生成结构化报告，同时嵌入专家复核机制保障精准性。区块链存证模块对每轮联邦学习参数更新及鉴定结果进行时间戳存证，确保证据链完整可追溯。既保留了人工鉴定的精准性，又通过技术手段缩短了整体耗时。