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龙图腾网获悉曲阜师范大学申请的专利云环境下一种基于隐私保护的逻辑回归方案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：CN117097484B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202310892570.5，技术领域涉及：H04L9/32；该发明授权云环境下一种基于隐私保护的逻辑回归方案是由孙玉红;张文丹;王家涛设计研发完成，并于2023-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本云环境下一种基于隐私保护的逻辑回归方案在说明书摘要公布了：云环境下一种基于隐私保护的逻辑回归方案，逻辑回归作为机器学习的分类算法之一，在实际生活中有广泛的用途。随着云计算的发展，逻辑回归的模型训练可以外包给云服务器执行，但带来的问题是用户训练数据的隐私泄露。为了解决这一问题，本发明提出了一种基于分布式双陷门公钥密码体制DT‑PKC的隐私逻辑回归方案，适用于云环境下外包逻辑回归模型的训练。本发明通过指定的乘法、向量内积和激活函数运算协议，通过两个云服务器的交互，使数据在密文状态下进行正确的运算，从而保护用户训练数据不被泄露，且得到准确的训练模型。

本发明授权云环境下一种基于隐私保护的逻辑回归方案在权利要求书中公布了：1.云环境下一种基于隐私保护的逻辑回归方法，其特征在于，所述方法的参与者包括密钥生成中心KGC、数据提供者DP、云存储服务器CSS、加密服务提供者CSP、服务转发者SF和服务请求者SR；所述方法使用DT-PKCDistributedTwoTrapdoors Public-KeyCryptosystem，分布式双陷门公钥密码体制，其中包含以下步骤： 1系统初始化：KGC通过输入一个随机的安全参数κ，运行算法DT-PKC.Setupκ以生成系统参数para； 2密钥生成：KGC执行算法DT-PKC.KeyGenpara，为系统中的所有参与者生成一个公私钥对para＝N,g和系统主密钥λ，然后，KGC为所有参与者执行算法DT-PKC.KeySplitpara,λ分别为CSS和CSP随机分配一个额外的部分解密密钥λ1，λ2，使CSS持有λ1，CSP持有λ2，完成该步骤后，KGC可处于离线状态； 3浮点数转换： 给定正整数E，表示浮点数的精度，输入浮点数，其主要转换方法为：如果待转换的浮点数x为正数，那么使用x*＝x×2E作为浮点数x转换后的整数；否则，将x*＝N-x×2E作为浮点数x转换后的整数； 4安全的整数乘法运算： 用[x]k表示明文x在公钥k下加密的密文，输入密钥PK1和PK2加密的数据和在不解密的情况下计算新密钥PK3下的密文该运算过程由两个云服务器CSS和CSP协同完成，具体操作如下： aCSS首先从群ZN中选择四个随机数rx,ry,Rx,Ry，并分别使用公钥PK1和PK2对这4个随机数进行加密，得到对应的密文然后利用同态性质计算密文接下来，使用其部分解密密钥λ1对密文进行第一步解密，并得到中间结果最后，将密文和部分解密密文发送给CSP； bCSP在接收到消息后，使用其部分解密密钥λ2进行第二步解密，首先得到密文接下来，CSP可以得到明文 然后，计算h＝x'×y'，并使用系统要求的公钥PK3分别加密S，T，h，最后，CSP将结果发送给CSS； cCSS在接收到密文后，计算以去除随机数rx，ry，Rx，Ry，最后计算并输出作为乘积的密文； 5安全的向量内积运算： 输入使用密钥PK1和PK2加密的两个n维向量和在不揭露明文的情况下，计算在新密钥PK3下加密后的密文“.”表示向量内积运算，由两个云服务器CSS和CSP协同完成，具体操作如下： aCSS对每个i1≤i≤n执行以下步骤：首先从群ZN中选择四个随机数并分别使用公钥PK1和PK2对这4个随机数进行加密，得到对应的密文然后利用同态性质计算密文接下来，使用其部分解密密钥λ1对密文第一步解密，得到中间结果以上步骤执行n次之后将所有数据打包成消息发送至CSP； bCSP接收到消息后，对每个i1≤i≤n，将作为输入，使用其部分解密密钥λ2进行第二步解密得到密文计算得出明文消息： 对所得明文进行乘法运算hi＝xi′×yi′，然后使用公钥PK3分别加密hi，Si，Ti，得到消息最后将所有的密文结果发送至CSS； cCSS对每个i1≤i≤n执行以下步骤：计算以去除每个随机数，得到之后，计算并输出 6安全的激活函数Sigmoid运算： 输入两个使用不同公钥加密的密文向量在不揭露X、W的明文的条件下，计算在新密钥PK3下Sigmoid函数zX,W＝11+e-X.W的密文由两个云服务器CSS和CSP协同完成，具体操作如下： a首先CSS与CSP执行安全向量内积运算，对输入的密文向量和计算内积，之后CSS得出结果[v]＝[X.W]，对其第一步解密得到[v']，然后，将[v],[v']发送至CSP； bCSP接收到消息[v],[v']后，对其进行第二步解密得到结果v；然后使用泰勒展开式e-v≈1-v+12×v2-16×v3+124×v4-1120×v5进行近似计算，进而得到结果Z＝11+e-v，最后将结果Z使用公钥PK3加密得到并发送至CSS； 7隐私保护逻辑回归模型训练： 在逻辑回归训练中，所有的运算在密文数据下进行，使用梯度下降算法来更新模型参数w，获得使损失函数最小的最优解：首先，将模型参数w向量初始化为1，输入模型参数w和训练样本x的密文形式，并使用安全向量内积运算计算其内积[x.w]，之后使用安全激活函数Sigmoid运算对内积运算结果求解Sigmoid值；然后，基于DT-PKC算法的同态性计算预测标签与真实标签的差值，以此来计算损失函数的损失值；最后，按照预测标签与真实标签的差值的方向来调整更新模型参数w。

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