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龙图腾网获悉中国移动通信有限公司研究院;中国移动通信集团有限公司申请的专利横向联邦学习方法及装置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：CN115700565B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202110849252.1，技术领域涉及：G06F21/60；该发明授权横向联邦学习方法及装置是由聂文静设计研发完成，并于2021-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本横向联邦学习方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种横向联邦学习方法及装置，该方法在传统横向联邦学习机制上增加了一个新型的安全求交协议，在不知道彼此负样本的情况下，得到参与方正确的交集，而且不会得到交集以外另一方集合中的任何信息，能够增加各参与方的负样本，降低标签类别的不平衡性，解决不同参与方同一个用户的标签不一致问题；或者，以本地模型为联邦学习的初始参数，本地模型的模型指标值为基准，识别参与方传递的梯度值的有效性，保证联邦学习的结果优于本地模型的结果，并降低由于参与方分布差异性大导致模型结果变差，以及采用数据切片的方式，传递多个切片的平均梯度，改变模型梯度交互的方式，即保护彼此原始数据求出梯度值又降低联邦学习模型运行速度，加快收敛。

本发明授权横向联邦学习方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种横向联邦学习方法，其特征在于，应用于横向联邦学习的参与方节点，所述方法包括： 接收第三方仲裁节点发送的公开密钥； 根据生成的随机数、所述公开密钥和加密公式，对本地用户数据中的用户标识进行加密，得到密文集合； 将自身的密文集合发送给其他参与方节点，并接收其他参与方节点发送的各自的密文集合； 将接收到的密文集合中的至少部分密文进行再次加密，得到各参与方节点的目标密文集合，所述各参与方节点的目标密文集合是将各参与方节点的用户标识经各参与方节点依次加密得到； 将所述目标密文集合发送给所述第三方仲裁节点； 接收所述第三方仲裁节点发送的各参与方节点的目标密文集合的交集中属于自身的用户标识的信息； 将接收到的用户标识中标签为负样本的用户标识的信息回传给所述第三方仲裁节点； 接收所述第三方仲裁节点回传的目标用户标识的信息，所述目标用户标识属于其他参与方节点回传的标签为负样本的用户标识，但不属于所述参与方节点回传的标签为负样本的用户标识； 将所述目标用户标识对应的用户数据的标签更改为负样本，得到新的用户数据。

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