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龙图腾网获悉上海科技大学申请的专利一种可验证的隐私保护的机器学习分类器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：CN115859172B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202211641260.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种可验证的隐私保护的机器学习分类器系统是由陈昕;张良峰设计研发完成，并于2022-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种可验证的隐私保护的机器学习分类器系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种可验证的隐私保护的机器学习分类器系统，在隐私数据上使用给定的已经通过训练的机器学习分类器，采用两种私有可委托方案中的任意一种或者采用公开可委托方案。本发明提供了一种可验证的隐私保护的机器学习分类器系统，同时实现了数据隐私性和可验证性，并且提供了多个方案以满足不同应用场景的需求，具有很强的应用价值。

本发明授权一种可验证的隐私保护的机器学习分类器系统在权利要求书中公布了：1.一种可验证的隐私保护的机器学习分类器系统，在隐私数据上使用给定的已经通过训练的机器学习分类器，其特征在于，包括一个提供数据并且想获取计算结果的客户端以及m个不需要通信的云服务器，采用两种私有可委托方案中的任意一种，其中一种私有可委托方案的运行过程包括以下步骤： 步骤101、根据安全参数λ生成公钥pk、私钥sk和验证密钥vk＝vk1，...，vkm，其中：公钥pk被发送给客户端和所有m个云服务器，私钥sk和验证密钥vk只被发送给客户端； 步骤102、客户端使用私钥sk将隐私数据xi加密为m个密文si，1，...，si,m，其中，第j个密文si,j被发送给第j个云服务器，j＝1，...，m； 步骤103、第j个云服务器根据公钥pk、密文s1,j，...，sn,j和函数f计算并发送部分计算结果yj以及计算结果yj的标签τj给客户端； 步骤104、客户端使用vk＝vk1，...vkm中的验证密钥vkj和标签τj检验计算结果yj的正确性：如果对所有部分计算结果y1，...，ym验证通过，则客户端利用私钥sk和y1，...，ym重构计算结果y；否则，客户端认为服务器返回的部分计算存在错误； 另外一种私有可委托方案的运行过程包括以下步骤： 步骤201、根据安全参数λ生成同态加密算法的公钥pk和私钥sk，并生成验证密钥vk，其中，公钥pk被发送给客户端和所有m个服务器，私钥sk和验证密钥vk只会被发送给客户端； 步骤202、客户端使用公钥pk和验证密钥vk将隐私数据xi加密为m个密文si，1，...，si,m，其中，第j个密文si,j被发送给第j个云服务器，j＝1，...，m； 步骤203、第j个云服务器根据公钥pk、密文s1,j，...，sn,j和函数f计算并发送部分计算结果yj的密文以及计算结果yj的标签τj的密文给客户端； 步骤204、客户端根据部分计算结果y1，...，ym的密文、标签τ1，...，τm的密文计算出计算结果y的密文、标签τ的密文； 步骤205、客户端使用私钥sk解密计算结果y的密文、标签τ的密文获得计算结果y、标签τ； 步骤206、客户端使用私有验证密钥vk检查vk·y是否等于τ：如果两者相等，则客户端认为计算结果y是正确的；否则，客户端认为计算结果y是错误的。

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