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龙图腾网获悉清华大学;北京中关村实验室申请的专利数据处理方法及装置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：CN120277547B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510771592.5，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权数据处理方法及装置是由刘卓涛;李琪;徐恪;李琦设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据处理方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书提供有一种数据处理方法及装置。在应用于基于联邦学习的数据处理系统中的目标数据提供方时，目标数据提供方与处理系统中的其它数据提供方和目标数据使用方组成联邦学习的集群；并且该方法包括：目标数据提供方获取目标数据使用方发布的待训练的全局模型；基于本地数据对全局模型进行模型训练，得到训练出的局部模型，并进一步生成针对局部模型的完整性承诺，将完整性承诺发送给目标数据使用方；基于目标数据使用方公开的基准模型评估局部模型的质量得分，并进一步生成针对质量得分的真实性承诺，将质量得分和真实性承诺发送给目标数据使用方；协同目标数据使用方，采用交互式验证方式，基于真实性承诺验证质量得分是否真实。

本发明授权数据处理方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种数据处理方法，其特征在于，应用于基于联邦学习的数据处理系统，所述数据处理系统包括若干数据提供方和若干数据使用方；所述方法包括： 目标数据使用方与多个目标数据提供方组合联邦学习的集群，并向所述集群中的目标数据提供方发布待训练的全局模型； 各个目标数据提供方基于本地数据对所述全局模型进行模型训练，得到训练出的局部模型，并进一步基于预设的多方安全协议计算所述局部模型的完整性承诺，将所述完整性承诺发送给所述目标数据使用方；其中，所述多方安全协议由所述目标数据使用方与目标数据提供方之间预先协商确定； 所述目标数据使用方收到所述各个目标数据提供方发送的完整性承诺后，向所述各个目标数据提供方公开基准模型；其中，所述基准模型用于评估所述各个目标数据提供方训练出的局部模型； 所述各个目标数据提供方基于所述基准模型评估训练出的所述局部模型的质量得分，并进一步通过公式生成针对所述质量得分的真实性承诺，将所述质量得分和所述真实性承诺发送给所述目标数据使用方；其中，为真实性承诺的值，为目标数据提供方的局部模型的模型向量，为第二基底，为基准模型的模型向量，为第一基底，表示目标数据提供方的局部模型的质量得分，表示目标数据提供方选择的随机数； 所述目标数据使用方接收到所述各个目标数据提供方发送的质量得分和真实性承诺后，基于所述真实性承诺验证所述质量得分是否真实；并进一步从通过验证的质量得分中确定高分的目标质量得分，以及向发送所述目标质量得分的目标数据提供方获取目标局部模型； 所述目标数据使用方计算是否成立；如果成立，确定所述目标局部模型完整，并进一步将完整的目标局部模型聚合为新的全局模型；其中，t为本次训练所处的联邦学习的轮次，i为所述目标数据使用方的序号，为向所述目标数据提供方获取到的局部模型，为所述目标数据提供方发送的完整性承诺，为所述多方安全协议生成的会话密钥，为所述目标数据使用方持有的全局密钥。

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