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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利应用于联邦学习的安全求并方法、装置、设备及介质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：CN115329377B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202210976530.4，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权应用于联邦学习的安全求并方法、装置、设备及介质是由曹子豪;王健宗;黄章成设计研发完成，并于2022-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用于联邦学习的安全求并方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种应用于联邦学习的安全求并方法、装置、设备及介质，本发明发送方和接收方按照哈希函数将各自数据集中的数据填入到n个数据组中；使用特殊虚拟项填充各自数据集的每个数据组，使得每个数据组包含的数据个数为m+1；通过反向私有成员资格测试协议，依次对发送方的每个数据组中的各个数据是否存在于接收方的某一数据组中进行判断，得到发送方的每个数据组的每个数据的判断指标值，根据各个所述判断指标值，以及每个数据组中的各个数据和对应的特殊虚拟项，确定发送方的数据集中所有不在接收方的数据集中的数据，和接收方的数据集求并，得到双方数据的并集；提高了联邦学习中安全求并任务的执行效率。

本发明授权应用于联邦学习的安全求并方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种应用于联邦学习的安全求并方法，其特征在于，包括： 发送方和接收方按照选定的哈希函数将各自数据集中的数据填入到各自分好的n个数据组中，n＞1，每个数据组所能包含的最大数据个数为m，m＞1； 所述发送方和所述接收方使用特殊虚拟项填充各自数据集的每个数据组，使得每个数据组包含的数据个数为m+1，所述特殊虚拟项为空值； 通过反向私有成员资格测试协议，依次对所述发送方的每个数据组中的各个数据是否存在于接收方的某一数据组中进行判断，得到所述发送方的每个数据组的每个数据的判断指标值，将各个所述判断指标值发送至接收方； 根据各个所述判断指标值，以及所述每个数据组中的各个数据和对应的所述特殊虚拟项，确定所述发送方的数据集中所有不在所述接收方的数据集中的数据，构成第一数据集； 将所述第一数据集和所述接收方的数据集求并，得到所述发送方的数据和所述接收方的数据的并集； 所述通过反向私有成员资格测试协议，依次对所述发送方的每个数据组中的各个数据是否存在于接收方的某一数据组中进行判断，得到所述发送方的每个数据组的每个数据的判断指标值包括： 所述接收方根据不经意伪随机函数将接收方的数据集进行加密，得到第一密文，并获得一个随机的秘钥；所述发送方根据所述不经意伪随机函数将发送方的数据集进行加密，得到第二密文； 所述接收方根据填充后的数据集构建多项式，将所述多项式与所述第一密文进行异或操作，得到第一异或操作结果；并将所述多项式的参数发送给所述发送方； 所述发送方根据所述多项式的参数确定出所述多项式，将所述多项式与所述第二密文进行异或操作，得到第二或操作结果； 判断所述第一异或操作结果与所述第二或操作结果是否相等，确定所述判断指标值。

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