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龙图腾网获悉中国科学院信息工程研究所申请的专利一种基于掩码的全局模型训练方法、装置及设备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：CN119249475B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411222582.8，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种基于掩码的全局模型训练方法、装置及设备是由牛犇;李凤华;张玲翠;周泽峻;张立坤设计研发完成，并于2024-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于掩码的全局模型训练方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及隐私保护领域，提供了一种基于掩码的全局模型训练方法、装置及设备，该方法包括：服务端初始化模型参数和各种掩码，客户端与服务器交互获取全局掩码并更新本地掩码。客户端利用更新后的掩码处理模型参数，得出模型输出，并据此更新掩码。接着，对掩码进行二进制处理和随机翻转，然后上传至服务器。服务器选取客户端集合，聚合并纠正其上传的掩码，生成新的全局掩码用于下一次迭代。通过多次迭代，直至满足预设次数，最终输出训练好的全局模型。本发明通过掩码技术保护用户隐私，同时实现了全局模型的训练，提高了模型训练的隐私安全性。

本发明授权一种基于掩码的全局模型训练方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于掩码的全局模型训练方法，其特征在于，包括： 步骤1、服务端随机初始化模型参数，基于所述模型参数生成服务器的全局掩码和客户端的本地掩码，根据所述本地掩码确定随机翻转概率向量； 步骤2、客户端与所述服务器交互获取本次迭代的全局掩码，根据所述全局掩码将本次迭代的第一本地掩码更新为第二本地掩码； 步骤3、客户端将所述第二本地掩码作用于模型参数得到模型输出，根据所述模型输出、训练集、所述第二本地掩码、所述模型参数得到所述第二本地掩码的梯度，根据所述第二本地掩码的梯度对所述第二本地掩码进行更新得到第三本地掩码； 步骤4、客户端将所述第三本地掩码进行二进制处理，得到第四本地掩码；根据所述随机翻转概率向量，对所述第四本地掩码进行随机翻转，得到第五本地掩码；所述翻转为对二进制值取反； 步骤5、每个客户端将本地的第五本地掩码上传至服务器； 步骤6、服务器从所有客户端中随机选取一个或多个客户端，组成客户端集合，将所述客户端集合中的每个客户端上传的第五本地掩码进行聚合并纠正，得到第六本地掩码；将所述第六本地掩码作为下一次迭代与客户端交互使用的全局掩码； 迭代执行步骤2-步骤6，直到迭代次数满足预设要求，则终止训练，输出训练好的全局模型。

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