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龙图腾网获悉五邑大学申请的专利用于横向划分数据并基于隐私保护的线性回归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：CN120217320B 。

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：202510350150.3，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权用于横向划分数据并基于隐私保护的线性回归方法是由朱胡飞;游杰;唐劭恒设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于横向划分数据并基于隐私保护的线性回归方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种用于横向划分数据并基于隐私保护的线性回归方法，包括：至少两个数据所有者中的每一个分别利用自身私有的数据样本，得到各自的原始对称矩阵相关的密文以及原始乘积向量的密文，其中，原始对称矩阵和原始乘积向量分别是若干个数据样本对应的对称矩阵和乘积向量；数据所有者将原始对称矩阵相关的密文和原始乘积向量的密文发送至第一服务器，第一服务器接收到至少两个数据所有者中的每一个发送的原始对称矩阵相关的密文和原始乘积向量的密文，与第二服务器合作求得目标线性回归系数；根据本申请提出的方法，除了数据所有者持有自身的私有数据，第一服务器和第二服务器均无法基于自身条件窃取私有数据，从而保障了私有数据的安全性。

本发明授权用于横向划分数据并基于隐私保护的线性回归方法在权利要求书中公布了：1.一种用于横向划分数据并基于隐私保护的线性回归方法，其特征在于，包括： 至少两个数据所有者中的每一个分别利用若干个自身私有的数据样本，得到各自的原始对称矩阵相关的密文以及原始乘积向量的密文，其中，所述原始对称矩阵和所述原始乘积向量分别是若干个所述数据样本对应的对称矩阵和乘积向量；各个所述数据所有者将各自的所述原始对称矩阵相关的密文和所述原始乘积向量的密文发送至第一服务器，所述第一服务器接收到至少两个所述数据所有者中的每一个发送的所述原始对称矩阵相关的密文和所述原始乘积向量的密文，与第二服务器合作求得目标线性回归系数，所述基于隐私保护的线性回归方法包括： 所述第一服务器接收到至少两个所述数据所有者中每一个发送的所述原始对称矩阵相关的密文和所述原始乘积向量的密文，并且得到伪样本对称矩阵处理结果和伪样本乘积向量处理结果，其中，所述伪样本对称矩阵处理结果和所述伪样本乘积向量处理结果分别是处理伪样本对称矩阵和伪样本乘积向量得到的结果，而所述伪样本对称矩阵和所述伪样本乘积向量分别是若干个伪数据样本对应的对称矩阵和乘积向量；所述第一服务器使用所述原始对称矩阵相关的密文以及所述伪样本对称矩阵处理结果得到包含所述伪样本对称矩阵影响的多个数据所有者原始对称矩阵密文之和，并且使用所述原始乘积向量的密文以及所述伪样本乘积向量处理结果得到包含所述伪样本乘积向量影响的多个数据所有者原始乘积向量密文之和；所述第一服务器将包含所述伪样本对称矩阵影响的所述多个数据所有者原始对称矩阵密文之和以及包含所述伪样本乘积向量影响的所述多个数据所有者原始乘积向量密文之和发送至所述第二服务器； 所述第二服务器接收到并且分别解密包含所述伪样本对称矩阵影响的所述多个数据所有者原始对称矩阵密文之和以及包含所述伪样本乘积向量影响的所述多个数据所有者原始乘积向量密文之和，以得到包含所述伪样本对称矩阵影响的全部数据所有者原始对称矩阵明文之和以及包含所述伪样本乘积向量影响的全部数据所有者原始乘积向量明文之和； 所述第二服务器利用包含所述伪样本对称矩阵影响的所述全部数据所有者原始对称矩阵明文之和以及包含所述伪样本乘积向量影响的所述全部数据所有者原始乘积向量明文之和求得包含所述伪样本对称矩阵和伪样本乘积向量影响的伪样本加密线性回归系数，将所述伪样本加密线性回归系数发送至所述第一服务器，或者，所述第二服务器将包含所述伪样本对称矩阵影响的所述全部数据所有者原始对称矩阵明文之和进行正则化处理，根据包含伪样本乘积向量影响的所述全部数据所有者原始乘积向量明文之和以及进行正则化处理后的所述全部数据所有者原始对称矩阵明文之和求得包含所述伪样本对称矩阵和所述伪样本乘积向量影响的所述伪样本加密线性回归系数，将所述伪样本加密线性回归系数发送至所述第一服务器； 所述第一服务器接收包含所述伪样本对称矩阵和所述伪样本乘积向量影响的所述伪样本加密线性回归系数，从所述伪样本加密线性回归系数中至少部分的消除所述伪样本对称矩阵和所述伪样本乘积向量的影响，得到所述目标线性回归系数。

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五邑大学，其通讯地址为：529000 广东省江门市蓬江区东成村22号；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”。

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