中芯万业科技有限公司周洋获国家专利权
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龙图腾网获悉中芯万业科技有限公司申请的专利基于差分隐私的大模型训练数据脱敏保护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：CN121030796B 。
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：202511115707.1，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权基于差分隐私的大模型训练数据脱敏保护方法及系统是由周洋设计研发完成，并于2025-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于差分隐私的大模型训练数据脱敏保护方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于差分隐私的大模型训练数据脱敏保护方法及系统，涉及人工智能安全技术领域，包括通过计算差分隐私参数，将训练数据映射到特征子空间，构造降维流形投影算子；使用拉格朗日乘子法求解最优扰动向量形成脱敏特征集；基于核密度估计构建概率分布并注入高斯噪声；在模型训练中动态调整参数组更新策略。本发明能有效平衡数据效用与隐私保护，增强大模型训练安全性，提高模型收敛效率。
本发明授权基于差分隐私的大模型训练数据脱敏保护方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于差分隐私的大模型训练数据脱敏保护方法，其特征在于，包括： 对训练数据集进行差分隐私参数计算，得到全局差分隐私预算和数据敏感度基准值； 通过正交矩阵分解将训练数据集映射到特征子空间，得到特征空间熵值矩阵，构造降维流形投影算子，将超阈值熵特征投影至流形空间得到特征映射结果；利用拉格朗日乘子法结合数据敏感度基准值求解最优扰动向量，将最优扰动向量与特征映射结果融合形成脱敏特征集； 基于核密度估计方法构建脱敏特征集的概率分布，获取特征概率密度函数，对特征概率密度函数执行傅里叶变换得到傅里叶系数序列；依据全局差分隐私预算向傅里叶系数序列注入高斯噪声，执行傅里叶反变换生成隐私保护训练数据集； 利用所述隐私保护训练数据集对大模型进行训练得到模型参数集； 计算所述模型参数集在训练过程中的梯度历史序列，将模型参数集划分为多个参数组，计算参数组的梯度波动幅度并构建参数组特征矩阵，构造基于参数组特征矩阵的动量调节矩阵，对各参数组进行更新，得到新的模型状态； 迭代执行参数更新过程直至模型收敛，输出满足预设隐私保护强度的训练模型。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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