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龙图腾网获悉杭州今元标矩科技有限公司申请的专利AI模型迭代中的差分隐私参数保护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：CN120354457B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510839252.1，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权AI模型迭代中的差分隐私参数保护方法是由王存刚;徐永军;黄佳琪设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本AI模型迭代中的差分隐私参数保护方法在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，提供了AI模型迭代中的差分隐私参数保护方法，通过将AI模型迭代前参数预处理、迭代中隐私监控与补偿、迭代后漏洞检测及参数优化四个步骤有机结合，构建起覆盖AI模型整个迭代周期的隐私保护体系；各步骤协同关联，能够根据AI模型训练进度、参数敏感度变化、隐私泄露状况以及攻击测试结果等多方面因素，实时自适应地调整隐私保护和参数设置，能够更好地适应复杂多变的AI模型训练环境；从通过攻击测试发现漏洞，到定位漏洞噪声参数，再到根据参数贡献率和漏洞情况优化噪声参数集合，形成了完整的漏洞预防与修复闭环，这有助于及时发现和解决AI模型中潜在的隐私安全问题，不断提升AI模型的安全性和可靠性。

本发明授权AI模型迭代中的差分隐私参数保护方法在权利要求书中公布了：1.AI模型迭代中的差分隐私参数保护方法，其特征在于，包括： 在每次AI模型迭代前，通过聚类算法识别参数的梯度分布和迭代幅度，以动态划分参数的敏感度层级，并根据AI模型的训练进度动态划分训练阶段，分析训练阶段和参数的敏感度层级以综合分配每个参数的隐私预算和噪声量； 在每次AI模型迭代后，根据每个参数的隐私预算计算历史AI模型迭代中每个参数的累计隐私泄露量，判断每个参数的累计隐私泄露量，以触发补偿下一轮AI模型迭代中每个参数的噪声量，并根据训练阶段的划分结果动态调整噪声量的补偿强度，输出补偿后的噪声参数集合； 根据AI模型迭代的损失变化输出AI模型，基于噪声参数集合生成对抗样本集，通过成员推断攻击根据对抗样本集进行模拟攻击测试，并确定模拟攻击测试中的攻击成功率，分析攻击成功率以触发漏洞检测，同时定位漏洞噪声参数； 通过SHAP值分析每个参数对AI模型的使用贡献率，根据使用贡献率和漏洞噪声参数综合更新每个参数的噪声量，以优化噪声参数集合。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州今元标矩科技有限公司，其通讯地址为：310009 浙江省杭州市上城区采荷大厦503室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。