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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利面向纵向联邦学习的数据价值评估方法和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：CN121030820B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511555075.0，技术领域涉及：G06F21/64；该发明授权面向纵向联邦学习的数据价值评估方法和装置是由吴俊杰;韩潇设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向纵向联邦学习的数据价值评估方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向纵向联邦学习的数据价值评估方法和装置，属于数据处理技术领域，解决纵向联邦学习中数据价值量化困难隐私泄露风险高以及第三方服务器可能返回虚假结果的技术问题。所述方法通过枚举各方特征值组合构建交集基数计算任务列表；为任务派生随机数量的子任务并指定随机化参数；向数据提供方同步分发任务信息；执行子任务时生成加密伪样本和对抗样本发送至第三方；对返回结果进行整除非负及一致性三重验证；聚合验证通过的子任务结果计算数据价值。主要用途是在保护原始数据隐私的前提下，安全高效地量化各数据方在纵向联邦学习中的贡献价值，促进数据要素市场化流通。

本发明授权面向纵向联邦学习的数据价值评估方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种面向纵向联邦学习的数据价值评估方法，其特征在于，包括： S1、枚举各方样本的特征值组合，构建各方样本的特征值交集基数计算任务列表，各方包括数据需求方和数据提供方，数据提供方样本的特征值是由数据需求方从数据提供方收集得到的； S2、为计算任务列表中的当前计算任务派生出随机数量的子任务，并为每个子任务指定随机数量的伪样本生成数和随机数量的对抗样本ID； S2a、同步生成验证映射表，所述验证映射表存储了每个子任务与其关联验证子任务的映射关系；所述关联验证子任务通过以下方式生成：从当前计算任务中随机选取两个基础子任务；将所述两个基础子任务的伪样本生成数按位异或运算，生成扰动因子；基于所述扰动因子对原始样本ID进行非线性变换，生成验证样本集；根据所述验证样本集生成关联验证子任务； S3、将当前计算任务、当前计算任务对应的子任务数、每个子任务对应的伪样本生成数和对抗样本ID分发给当数据提供方，以使数据需求方和数据提供方同步计算任务信息，分发过程包括： 基于轻量级同态加密算法生成动态任务密钥； 使用所述动态任务密钥对所述当前计算任务、子任务数、每个子任务的伪样本生成数和对抗样本ID进行加密，生成加密任务包； 将加密任务包分发给各数据提供方，并同步分发动态任务密钥的密文片段至各数据提供方； 各数据提供方通过安全多方计算协议联合解密所述密文片段，重构动态任务密钥后解密所述加密任务包，其中，所述密文片段采用Shamir秘密共享机制生成，需至少k个数据提供方协作才能解密，k为大于1的整数； S4、逐一执行当前计算任务中的子任务，所述子任务包括：选择满足当前计算任务要求的特征值的样本，按照如下伪样本生成规则为每个样本生成相应数量的伪样本ID：对原始样本ID应用基于混沌映射的动态混淆函数生成混淆值，其中所述动态混淆函数通过迭代Logistic映射方程实现，迭代次数随机指定，且初始参数由本地生成的量子随机数驱动；将所述混淆值与原始样本ID进行异或运算，得到中间值；对所述中间值应用轻量级同态加密算法生成加密混淆值；将所述加密混淆值与随机生成的随机样本ID片段拼接，形成伪样本ID；其中，所述混沌映射的迭代次数、随机样本ID片段的长度及内容均为独立随机生成，且每个伪样本ID对应的参数均独立初始化；将这些伪样本ID和对抗样本ID进行加密，发送到第三方计算服务器； S5、接收第三方计算服务器返回的计算结果，所述计算结果是第三方计算服务器根据数据需求方和数据提供方发送的加密的伪样本ID和对抗样本ID计算出的交集大小，所述数据提供方发送的加密的伪样本ID和对抗样本ID是数据提供方执行当前计算任务中的相应子任务得到的； S6、对第三方计算服务器返回的计算结果进行整除验证、非负验证、一致性验证，所述一致性验证具体包括：基于所述验证映射表，检查第三方计算服务器返回的关联验证子任务计算结果是否满足非线性约束： ，其中Rb表示基础子任务的计算结果，Rv表示关联验证子任务的计算结果，δ为预设的容差阈值；若验证通过，则根据第三方计算服务器返回的所有子任务计算结果计算当前计算任务的结果，并跳转S7，若验证未通过，则输出第三方计算服务器造假警示； S7、重复步骤S2至S6，直至完成计算任务列表中所有计算任务，再根据所有计算任务的结果计算得出各个数据提供方提供的数据的价值。

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