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龙图腾网获悉谷歌有限责任公司申请的专利经由梯度提升的隐私保护机器学习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：CN114930357B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202180007358.5，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权经由梯度提升的隐私保护机器学习是由毛一然;王刚;马塞尔·M·莫蒂·扬设计研发完成，并于2021-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本经由梯度提升的隐私保护机器学习在说明书摘要公布了：这描述了隐私保护机器学习平台。在一个方面，一种方法包括由多个多方计算MPC系统中的第一计算系统接收包括给定用户简档的第一份额的推断请求。至少部分地基于第一机器学习模型来确定给定用户简档的预测标签。确定给定用户简档的指示预测标签中的预测误差的预测残差值。第一计算系统至少部分地基于给定用户简档的第一份额和第二机器学习模型来确定给定用户简档的预测残差值的第一份额。第一计算系统从MPC计算系统的第二计算系统接收指示给定用户简档的预测残差值的第二份额的数据。

本发明授权经由梯度提升的隐私保护机器学习在权利要求书中公布了：1.一种计算机实现的方法，包括： 由多个多方计算计算系统中的第一计算系统接收包括给定用户简档的第一份额的推断请求； 至少部分地基于使用多个用户简档训练的第一机器学习模型来确定所述给定用户简档的预测标签； 确定所述给定用户简档的指示所述预测标签中的预测误差的预测残差值，包括： 由所述第一计算系统至少部分地基于所述给定用户简档的第一份额和第二机器学习模型来确定所述给定用户简档的所述预测残差值的第一份额，所述第二机器学习模型是使用所述多个用户简档和指示所述多个用户简档的多个真实标签与使用所述第一机器学习模型为所述多个用户简档确定的多个预测标签之间的差异的数据来训练的； 由所述第一计算系统从所述多个多方计算计算系统中的第二计算系统接收指示由所述第二计算系统至少部分地基于所述给定用户简档的第二份额和一个或多个机器学习模型的第二集合确定的所述给定用户简档的所述预测残差值的所述第二份额的数据；以及 至少部分地基于所述预测残差值的所述第一份额和所述第二份额来确定所述给定用户简档的所述预测残差值； 由所述第一计算系统至少部分地基于为所述给定用户简档确定的所述预测标签和所述预测残差值来生成推断结果的第一份额；以及 由所述第一计算系统向客户端设备提供所述推断结果的所述第一份额和从所述第二计算系统接收的所述推断结果的第二份额。

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谷歌有限责任公司，其通讯地址为：美国加利福尼亚州；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”。