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龙图腾网获悉深圳市洞见智慧科技有限公司申请的专利基于TEE的联邦学习模型优化方法、系统及相关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：CN116484977B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310467105.7，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权基于TEE的联邦学习模型优化方法、系统及相关装置是由黄一珉;王湾湾;何浩;姚明设计研发完成，并于2023-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于TEE的联邦学习模型优化方法、系统及相关装置在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种基于TEE的联邦学习模型优化方法、系统及相关装置，应用于基于TEE的联邦学习模型优化系统，所述基于TEE的联邦学习模型优化系统包括发起方和参与方，所述发起方对应第一本地数据和第一半联邦学习模型，所述参与方对应第二本地数据和第二半联邦学习模型；每一方均拥有一个TEE环境，在TEE内完成联邦学习的本地训练，仅将必要的传输结果同步至另一个参与方的TEE环境中，并且仅提供模型结果的解密接口。采用本申请实施例可以提高联邦学习的训练效率，降低数据泄露风险。

本发明授权基于TEE的联邦学习模型优化方法、系统及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于TEE的联邦学习模型优化方法，其特征在于，应用于基于TEE的联邦学习模型优化系统，所述基于TEE的联邦学习模型优化系统包括发起方和参与方，所述发起方对应第一本地数据和第一半联邦学习模型，所述参与方对应第二本地数据和第二半联邦学习模型；所述方法包括： 通过所述发起方和所述参与方各自的TEE进行远程认证，以建立可信信道，所述可信信道用于保证双方数据的安全传输； 通过所述参与方根据所述第二本地数据和所述第二半联邦学习模型的第二初始化参数确定第一模型前向传播结果，对所述第一模型前向传播结果进行对称加密，得到目标第一模型前向传播结果；将所述目标第一模型前向传播结果发送给所述发起方； 通过所述发起方解密所述目标第一模型前向传播结果，得到所述第一模型前向传播结果；根据所述第一本地数据和所述第一半联邦学习模型的第一初始化参数确定第二模型前向传播结果；根据所述第一模型前向传播结果和所述第二模型前向传播结果确定参考模型前向传播结果； 通过所述发起方确定目标激活函数，具体为：按照如下方式计算所述目标激活函数，即；x表示本地特征数据，即参考模型前向传播结果；表示目标激活函数； 通过所述发起方根据所述参考模型前向传播结果计算模型损失，具体为：按照如下公式计算所述计算模型损失： 其中，m为样本数量，y是标签，log是取对数函数，i表示变量y每一个样本的标签； 表示模型损失； 根据所述模型损失确定第一标志位，对所述第一标志位进行加密，得到第二标志位；将所述第二标志位发送给所述参与方； 通过所述参与方解密所述第二标志位，得到所述第一标志位； 通过所述发起方根据所述目标激活函数和所述第一初始化参数计算第一梯度计算因子，具体为： 其中，表示第一梯度计算因子； 对所述第一梯度计算因子进行加密，得到第二梯度计算因子；将所述第二梯度计算因子发送给所述参与方； 通过所述发起方根据所述第一梯度计算因子和所述第一本地数据确定第一梯度，并根据所述第一梯度更新所述第一初始化参数； 通过所述参与方在所述第一标志位不为预设值时，对所述第二梯度计算因子进行解密，得到所述第一梯度计算因子，根据所述第一梯度计算因子和所述第二本地数据确定第二梯度，并根据所述第二梯度更新所述第二初始化参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳市洞见智慧科技有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市福田区福田街道岗厦社区彩田路3069号星河世纪A栋3603B8；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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