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龙图腾网获悉数据空间研究院申请的专利联邦学习模型训练方法、高速偷逃费行为识别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：CN120180115B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510063206.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权联邦学习模型训练方法、高速偷逃费行为识别方法是由王佐成;林传文;马韵洁设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本联邦学习模型训练方法、高速偷逃费行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种联邦学习模型训练方法、高速偷逃费行为识别方法，包括若干小样本集拥有方及所述标签拥有方分别通过带有随机掩码的电路完成与全量样本集拥有方的隐私求交，得到相应指标库的交集信息；各业务方根据所述交集信息和标签拥有方发送的标签值，采用同态加密算法计算WOE编码数据，所述标签值用于表征是否为偷逃费行为；各业务方在本地利用所述WOE编码数据和所述标签值对逻辑回归模型进行训练，并与所述标签拥有方进行纵向联邦学习，对模型参数进行迭代更新直至满足预设训练停止条件时，得到训练好的逻辑回归模型并部署在本地用于对高速区域内通行车辆偷逃费评分；本发明可实现实现高速偷逃费精准稽核和分级分类。

本发明授权联邦学习模型训练方法、高速偷逃费行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种联邦学习模型训练方法，其特征在于，通过标签拥有方和各业务方进行联邦学习训练逻辑回归模型，各业务方包括若干小样本集拥有方和一全量样本集拥有方，所述标签拥有方和小样本集拥有方本地部署有小样本指标库，全量样本集拥有方本地部署有全量样本指标库，包括： 若干小样本集拥有方及所述标签拥有方分别通过带有随机掩码的电路完成与全量样本集拥有方的隐私求交，得到相应指标库的交集信息，包括对全量样本指标库按照分区数量进行分区操作，并将每个分区中的元素按照元素分割数量分割为多个相同比特长度的第一元素片段；对于小样本指标库中的元素按照元素分割数量分割为多个相同比特长度的第二元素片段；对每个所述第二元素片段进行加密，得到第一加密结果并发送至全量样本集拥有方，以使全量样本集拥有方计算所述第一加密结果的多项式，并对多项式加密后进行掩码操作得到第二加密结果并返回至相应地小样本指标库所属方；全量样本集拥有方与相应地小样本指标库所属方采用PEqT算法执行两方计算，基于所述第一加密结果和所述第二加密结果，计算两方本地部署指标库的交集信息； 各业务方根据所述交集信息和标签拥有方发送的标签值，采用同态加密算法计算WOE编码数据，所述标签值用于表征是否为偷逃费行为； 各业务方在本地利用所述WOE编码数据和所述标签值对逻辑回归模型进行训练，并与所述标签拥有方进行纵向联邦学习，对模型参数进行迭代更新直至满足预设训练停止条件时，得到训练好的逻辑回归模型并部署在本地用于对高速区域内通行车辆偷逃费评分。

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