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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利多方隐私保护朴素贝叶斯模型快速训练与轻量级预测方法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：CN116405184B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310389980.8，技术领域涉及：H04L9/00；该发明授权多方隐私保护朴素贝叶斯模型快速训练与轻量级预测方法是由江政良;唐文娟设计研发完成，并于2023-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本多方隐私保护朴素贝叶斯模型快速训练与轻量级预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多方隐私保护朴素贝叶斯模型快速训练与轻量级预测方法，基于2021年ACSAC会议中提出的同态加密方案NewPai，结合超增长向量技术，设计了支持高维数据打包的多方向量数据统计方案，并且在NewPai方案的基础上，设计了分布式门限解密算法和中间结果保护方法，实现安全增强的朴素贝叶斯模型的快速训练协议。本发明设计的非交互式朴素贝叶斯模型预测协议，相比于CARER设计的预测协议，减少了用户端的计算和通信开销，避免用户的数据离开本地，增强了用户数据的安全性，提高了服务运行的效率，为网络环境不佳，又亟需模型预测服务的用户，提供了便利。

本发明授权多方隐私保护朴素贝叶斯模型快速训练与轻量级预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多方高维隐私数据的非交互式预测方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤一、模型训练； 第一步：可信权威机构生成公钥和私钥，并将私钥通过分布式门限解密算法得到若干子秘钥，一部分子秘钥发送到数据服务中心，另一部分子秘钥发送到模型服务商；可信权威机构给数据服务中心、模型服务商和若干数据拥有方均分发公钥； 第二步：各个数据拥有方预处理和预统计本地训练数据，得到d维的统计数据，统计数据为二值化向量数据； 第三步：各个数据拥有方使用公钥对d维的统计数据打包加密，得到密文状态下的打包数据，并将打包数据作为密文发给数据服务中心； 第四步：数据服务中心对通过一部分子秘钥对密文进行部分解密，并对部分解密的密文的统计信息添加掩码形成部分密文一，将密文和部分密文都发给模型服务提供商； 第五步：模型服务提供商对密文执行部分解密生成部分密文二，并和部分密文一结果联合，得到带掩码的统计信息，然后将带掩码的统计信息输入待训练的朴素贝叶斯模型进行训练，得到训练后的模型； 步骤二、进行数据预测： 第六步：请求用户向服务提供商发起请求信息，请求信息包括服务提供商加密模型参数需要用到的模数p,τ，随后服务提供商使用对称加密和密码参数对训练后的模型执行模型参数的加密；服务提供商生成保护模型隐私的关键参数σ，然后对训练后的模型进行加密得到加密的模型参数，将加密的加密的模型参数发送给请求用户； 第七步：请求用户在本地向模型输入加密的模型参数得到加密的模型，然后对本地需要预测的特征向量进行预处理，然后输入加密的模型，得到预测结果并排序。

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湖南大学，其通讯地址为：410012 湖南省长沙市岳麓区麓山南路1号；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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