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龙图腾网获悉中央财经大学申请的专利一种基于安全多方计算的新型隐私激活函数设计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：CN120541876B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510618613.X，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种基于安全多方计算的新型隐私激活函数设计方法是由方美懿;王卯宁;段美姣设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于安全多方计算的新型隐私激活函数设计方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于安全多方计算的新型隐私激活函数设计方法，包括：对神经网络中的激活函数进行分析，确定激活函数的数学运算步骤和代数性质；根据所述数学运算步骤和代数性质，选择对应的基础安全多方计算部件；通过所选择的基础安全多方计算部件对激活函数进行改造，使改造后的激活函数适应安全多方计算所需的计算框架，实现对秘密输入数据的计算；保持改造后的激活函数在输入和输出时各参与方均持有秘密数据的加法分片，以便改造后的激活函数前后连接神经网络中其他线性模块或非线性模块。本发明在保护数据隐私的同时，确保了数据的可用性，推动了数据共享和隐私计算的发展。

本发明授权一种基于安全多方计算的新型隐私激活函数设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于安全多方计算的新型隐私激活函数设计方法，其特征在于，包括： 对神经网络中的激活函数进行分析，确定激活函数的数学运算步骤和代数性质； 根据所述数学运算步骤和代数性质，选择对应的基础安全多方计算部件； 通过所选择的基础安全多方计算部件对激活函数进行改造，使改造后的激活函数适应安全多方计算所需的计算框架，实现对秘密输入数据的计算； 保持改造后的激活函数在输入和输出时各参与方均持有秘密数据的加法分片，以便改造后的激活函数前后连接神经网络中其他线性模块或非线性模块，所述激活函数为LeakyReLU、Elu、Celu、Hardsigmoid、Hardtanh、SiLU、GeLU、Mish中的一种或多种，对应的改造后的激活函数分别为PrivateLeakyReLU、PrivateElu、PrivateCelu、PrivateHardsigmoid、PrivateHardtanh、PrivateSiLU、PrivateGeLU、PrivateMish； 其中，针对Elu激活函数，实现PrivateElu函数的具体步骤为： 在神经网络进行到Elu函数计算步骤时，参与者Pi持有该函数输入x的加法分片xi，即x1+x2+…+xn＝x，其中x对于参与者来说是秘密值，进行如下操作： 参与者Pi本地计算得到为ex的乘法分片，记 所有参与者Pi共同利用乘法分片转换成加法分片协议将[ex]i转换成exi，然后所有参与者各自本地完成线性计算，得到v＝a*ex-1； 利用安全比较协议，输入x得到输出b； 最后利用两次BeaverTriple协议和加法得到＜z＞＝＜b＞*＜v＞+1-＜b＞*＜x＞。

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