北京大学刘一戈获国家专利权
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龙图腾网获悉北京大学申请的专利基于差分隐私的联邦学习训练方法、装置、系统及设备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：CN115983409B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202211415508.9，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权基于差分隐私的联邦学习训练方法、装置、系统及设备是由刘一戈;曹永知;王捍贫设计研发完成，并于2022-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于差分隐私的联邦学习训练方法、装置、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于差分隐私的联邦学习训练方法、装置、系统及设备，包括：客户端基于服务器发送的模型参数、预设超参数和本地数据对本地模型进行训练，获取第一梯度值；获取部分第一梯度值的索引信息，并对部分第一梯度值进行自适应裁剪，获取第二梯度值；对第二梯度值进行扰动加噪处理，将加噪后的第二梯度值与索引信息进行加密处理，获取密文；将密文发送给洗牌器，洗牌器混洗后发送给服务器，服务器对密文解密和中值填充聚合还原第一梯度值，对全局模型的模型参数进行更新。实现客户端消息匿名化，有效防止梯度攻击，并产生隐私放大效应，降低本地隐私预算及降低添加的噪声，增强数据的效用性，增强模型的准确性，降低了联邦学习的通信量。
本发明授权基于差分隐私的联邦学习训练方法、装置、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于差分隐私的联邦学习训练方法，其特征在于，应用于客户端，包括： 基于模型参数、预设超参数和本地数据对本地模型进行训练，获取第一梯度值，其中，所述模型参数、所述预设超参数为服务器发送的； 获取部分所述第一梯度值的索引信息，并对部分所述第一梯度值进行自适应裁剪，获取第二梯度值； 对所述第二梯度值进行扰动加噪处理，将加噪处理后的所述第二梯度值与所述索引信息进行加密处理，获取密文； 将所述密文发送给洗牌器，其中，所述密文用于经所述洗牌器进行混洗操作后发送给所述服务器，所述服务器对混洗后的所述密文进行解密和中值填充聚合处理还原所述第一梯度值，并基于所述第一梯度值对全局模型的所述模型参数进行更新； 所述预设超参数包括预设的Top-k参数，所述Top-k参数用于利用Top-k机制对所述第一梯度值进行采样，选取部分所述第一梯度值，并获取部分所述第一梯度值的所述索引信息。
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