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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于联邦因子分解机的同态加密方法、系统、设备及存储介质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：CN114491590B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202210051734.7，技术领域涉及：G06F21/60；该发明授权基于联邦因子分解机的同态加密方法、系统、设备及存储介质是由李登昊;王健宗设计研发完成，并于2022-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦因子分解机的同态加密方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于联邦因子分解机的同态加密方法、系统、设备及存储介质，在联邦因子分解机的训练过程中，通过合理的线性近似可以消除来自不同数据方的数据之间的乘法运算，仅在这些数据之间进行加法，从而满足加性同态加密的应用场景。通过应用加性同态加密，数据的隐私在计算过程中可以得到保护。本发明在保护数据隐私的条件下实现了因子分解机的训练，拓展了因子分解机算法的应用场景和联邦学习支持的算法实现，赋能了更多需要应用联邦学习的产业。本发明将同态加密技术应用于因子分解机的训练过程中，联邦学习的各个参与方和受信任的第三方之间交换的数据均是脱敏的，解密后仍无法从中获取数据的隐私信息，从而有效避免了数据隐私的泄露。

本发明授权基于联邦因子分解机的同态加密方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.基于联邦因子分解机的同态加密方法，其特征在于，包括以下步骤： 根据公钥和多用户的训练数据计算每个用户的中间结果，并聚合所有用户的中间结果得到预测标签； 计算预测标签与训练数据中真实标签的均方误差，若均方误差值下降，则对预测标签进行裁剪；所述对预测标签进行裁剪的方法如下： 其中，表示预测标签，表示裁剪后的预测标签； 根据裁剪后的预测标签计算每个用户的前提度和二阶前提度；并根据每个用户的二阶前提度计算每个用户的梯度；所述根据裁剪后的预测标签计算每个用户的前提度和二阶前提度，包括： 根据裁剪后的预测标签计算前梯度： 其中，表示逻辑回归，表示回归标签，表示线性回归； 发起方和接受方根据前梯度计算的具体方法如下： 其中，表示外乘；表示逻辑回归二阶前提度；表示线性回归二阶前提度；为特征，表示第个参数，为参数的某个维度； 第一用户和第二用户分别根据对方的二阶前提度FGVX计算梯度的具体方法如下： 其中，表示参数的梯度，表示参数的梯度； 优化每个用户的梯度，并根据优化后的梯度更新每个用户的训练数据。

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