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龙图腾网获悉芜湖青穗信息科技有限公司申请的专利一种基于联邦学习的隐私计算服务方法及系统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：CN120671182B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510759424.4，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种基于联邦学习的隐私计算服务方法及系统是由余青;熊旦;葛宏宇;余阳;李耀;余伟设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联邦学习的隐私计算服务方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于联邦学习的隐私计算服务方法及系统。其中，该方法通过识别联邦学习参与方原始数据的敏感字段类型，划分隐私等级并进行局部遮蔽叠加动态噪声生成脱敏数据。基于加密算法复杂度将数据分割为与运算单元数量成正比的数据块并行加密，经加密通道传输至协作节点获取聚合结果，同步记录耗时与隐私强度值。通过计算耗时差异值动态调整数据块分割数量，并与隐私强度值交叉验证生成关联参数。当隐私强度不足时，提升对应等级的动态噪声并同步优化数据块分割，形成噪声增强与分块加密的动态联动机制。本申请通过差异值与隐私强度的动态互反馈机制，实现数据脱敏强度与加密计算效率的实时平衡。

本发明授权一种基于联邦学习的隐私计算服务方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的隐私计算服务方法，其特征在于，包括： 获取联邦学习参与方的原始数据，并识别所述原始数据中的敏感字段的类型，并根据所述类型将所述敏感字段划分为不同的隐私等级，并根据所述隐私等级对敏感字段的内容进行局部遮蔽及在局部遮蔽的区域叠加动态噪声，以生成脱敏数据； 通过预设的加密算法复杂度将所述脱敏数据分割为多个数据块，并将所述数据块分配至独立运算单元进行并行加密处理，所述运算单元的数量与加密算法复杂度成正比，以形成运算单元分配策略； 将加密后的数据块通过加密传输通道传输至联邦学习协作节点，并获取所述联邦学习协作节点反馈的聚合计算结果，同步记录加密运算的耗时与聚合计算结果对应的隐私强度值； 将所述加密运算的耗时与预设阈值进行逐点对比，以计算出加密运算的耗时与预设阈值的百分比数值作为差异值； 提取所述差异值的偏离方向，并根据所述偏离方向和百分比数值调整脱敏数据块的分割数量，所述差异值为正向偏离则按比例增加分割数量以匹配所述运算单元分配策略的单元数量上限，若差异值为负向偏离则按比例减少分割数量以释放所述运算单元分配策略的冗余运算单元； 提取所述隐私强度值，并将每个数据块的差异值与对应的隐私强度值逐一绑定，以生成差异值与隐私强度值的验证对； 分析所述验证对中差异值与隐私强度值的相关性，当差异值为正向偏离且隐私强度值低于预设强度时，增加分割数量并提升隐私强度值的正向关联参数，且当所述差异值与隐私强度值均符合预设标准时，生成维持当前分割数量与隐私强度至的平衡关联参数； 将正向关联参数与平衡关联参数进行整合，以生成关联参数； 基于所述关联参数，当隐私强度值低于预设强度时，提升对应隐私等级的动态噪声并同步调整所述脱敏数据块的分割数量，使动态噪声增强后的脱敏数据块重新进行分割与加密处理，以形成动态联动机制。

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