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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于模型分割与随机激活的代码隐私保护推理方法与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：CN121151132B 。

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：202511667362.0，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于模型分割与随机激活的代码隐私保护推理方法与装置是由吴震东;洪晨毅;张嘉怡;陶佳俏设计研发完成，并于2025-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模型分割与随机激活的代码隐私保护推理方法与装置在说明书摘要公布了：基于模型分割与随机激活的代码隐私保护推理方法与装置，其中方法包括以下步骤：步骤1、将原始代码审计模型分割为原始客户端和服务端；步骤2、对原始客户端内部Transformer块的前馈神经网络进行神经元扩展，生成伪客户端；步骤3、在伪客户端上建立密钥认证机制；如果通过密钥认证，则神经元扩展部分自动不参与对输入数据的处理，伪客户端自动转变为客户端；如果无法通过密钥认证，伪客户端根据随机激活策略对神经元扩展部分进行随机激活；步骤4、建立伪客户端与服务端的加密信道连接机制。本发明能够极大地防御成员推理攻击与反演重建攻击，与此同时又不影响正常用户使用时的模型性能。

本发明授权基于模型分割与随机激活的代码隐私保护推理方法与装置在权利要求书中公布了：1.基于模型分割与随机激活的代码隐私保护推理方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、将原始代码审计模型分割为原始客户端和服务端； 步骤2、对所述原始客户端内部Transformer块的前馈神经网络进行神经元扩展，生成伪客户端，包括： 获取所述原始客户端模型架构中Transformer块的原始intermediate_size参数值和原始hidden_states参数值； 创建新FFN模块；所述新FFN模块的架构与所述原始客户端FFN模块架构相同，但其内部维度为新intermediate_size参数值； 所述新FFN模块中，除扩展维度之外的原始部分参数与所述原始客户端的参数相同；所述伪客户端F与所述原始客户端具有相同层数的Transformer块，每个Transformer块均使用所述新FFN模块； 步骤3、在所述伪客户端上建立密钥认证机制；如果通过密钥认证，则神经元扩展部分自动不参与对输入数据的处理，所述伪客户端自动转变为客户端；如果无法通过密钥认证，所述伪客户端根据随机激活策略对神经元扩展部分进行随机激活； 步骤4、建立所述伪客户端与所述服务端的加密信道连接机制。

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