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龙图腾网获悉青岛大学申请的专利一种具有隐私保护的模型预测方法、装置、设备及介质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：CN115996119B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202211665853.8，技术领域涉及：H04L9/08；该发明授权一种具有隐私保护的模型预测方法、装置、设备及介质是由苏倩倩;刘彦鑫;赵婧设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种具有隐私保护的模型预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了计算机技术领域内的一种具有隐私保护的模型预测方法、装置、设备及介质。本申请提供了多种运算协议，可实现较复杂的非线性函数的计算，并且，本申请中的用户私钥、模型的权重参数及偏置参数分别以秘密共享方式进行保护，可提升被保护数据的安全性，用户公私钥的修改和模型部署也互不影响。可见，本申请能够提高模型对于密文数据的预测准确性，需要被保护的用户私钥、模型的权重参数及偏置参数等重要数据也能得到更好的安全保护，也便于进行方案拓展和后续维护。相应地，本申请提供的一种具有隐私保护的模型预测装置、设备及介质，也同样具有上述技术效果。

本发明授权一种具有隐私保护的模型预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种具有隐私保护的模型预测方法，其特征在于，应用于主服务器，包括： 接收用户端发送的采用用户公钥加密的用户数据密文； 基于以秘密共享方式表示的用户私钥、用于实现目标模型中的模型运算的运算协议、以及以秘密共享方式表示的所述目标模型的权重参数及偏置参数处理所述用户数据密文，得到所述目标模型针对所述用户数据密文的预测结果密文； 其中，所述运算协议包括：截断协议、比较协议、密文乘法协议、计算绝对值协议、获取首位字符协议、除法协议、矩阵乘法协议、指数运算协议、平均池协议、最大池协议、ReLU激活函数计算协议中的至少一个或组合；基于各协议组合构建不同类型的激活函数，适用于各种神经网络模型，且不需要对原有模型进行修改； 发送所述预测结果密文至所述用户端，以使所述用户端采用用户私钥解密所述预测结果密文，得到预测结果明文； 其中，所述用户端发送所述用户数据密文之前，所述用户端将用户数据明文由定点数转换为整数，采用所述用户公钥对以整数表示的所述用户数据明文进行加密，得到所述用户数据密文； 其中，所述用户端将用户数据明文由定点数转换为整数，包括： 所述用户端按照预设转换公式将所述用户数据明文由定点数转换为整数；其中，所述预设转换公式为： ； 其中，表示以定点数表示的所述用户数据明文，表示以定点数表示的所述用户数据明文的二进制小数的比特长度，l表示转换得到的以整数表示的所述用户数据明文的比特长度，表示转换得到的以整数表示的所述用户数据明文；所述用户端根据用户操作调整的取值； 其中，所述目标模型的权重参数及偏置参数以秘密共享方式被划分为第一模型子参数和第二模型子参数，所述用户私钥以秘密共享方式被划分为第一私钥子参数和第二私钥子参数；所述用户端以加法秘密共享方式将所述用户私钥随机划分为所述第一私钥子参数和所述第二私钥子参数； 所述第一模型子参数、所述第一私钥子参数和所述目标模型的模型结构存储于所述主服务器；所述第二模型子参数和所述第二私钥子参数存储于从主服务器； 相应地，所述基于以秘密共享方式表示的用户私钥、用于实现目标模型中的模型运算的运算协议、以及以秘密共享方式表示的所述目标模型的权重参数及偏置参数处理所述用户数据密文，包括： 使所述从服务器协同所述主服务器，基于所述运算协议、所述第一模型子参数、所述第一私钥子参数、所述第二模型子参数和所述第二私钥子参数处理所述用户数据密文。

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