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龙图腾网获悉北京字跳网络技术有限公司;中央财经大学申请的专利基于横向联邦学习的模型训练方法、系统、介质、设备及产品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：CN120494128B 。

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：202510561135.3，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权基于横向联邦学习的模型训练方法、系统、介质、设备及产品是由张祺智;洪爵;吴烨;韩东力设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于横向联邦学习的模型训练方法、系统、介质、设备及产品在说明书摘要公布了：一种基于横向联邦学习的模型训练方法、系统、介质、设备及产品。方法包括：针对每一轮训练，根据第一随机种子和第二随机种子，生成第一随机数，多个参与方在当前训练轮次各自生成的第一随机数的和为零；利用第一随机数对本地模型的当前梯度进行加噪处理，得到噪声梯度；将噪声梯度发送至服务器，服务器用于对多个参与方发送的噪声梯度进行聚合，根据聚合后所得的噪声梯度更新模型参数，将更新后所得的模型参数同步多个参与方；利用服务器同步的更新后所得的模型参数，更新本地模型。在避免服务器从模型梯度中获取参与方私有数据的同时，保证噪声梯度正确聚合，无需额外设置解密服务器，噪声梯度的聚合运算的计算复杂性与明文梯度相当。

本发明授权基于横向联邦学习的模型训练方法、系统、介质、设备及产品在权利要求书中公布了：1.一种基于横向联邦学习的模型训练方法，其特征在于，所述方法应用于第一参与方，其中，所述第一参与方为参与模型训练的多个参与方中的任一者，所述方法包括： 针对每一轮训练，根据第一随机种子和第二随机种子，生成第一随机数，其中，所述第一随机种子、所述第二随机种子为所述第一参与方与两个第一相邻参与方分别协商的随机种子，所述两个第一相邻参与方为所述多个参与方构成的第一环形拓扑中与所述第一参与方相邻的两个参与方，所述多个参与方在当前训练轮次各自生成的所述第一随机数的和为零； 利用所述第一随机数对本地模型的当前梯度进行加噪处理，得到噪声梯度； 将所述噪声梯度发送至服务器，其中，所述服务器用于对所述多个参与方分别发送的所述噪声梯度进行聚合，根据聚合后所得的噪声梯度更新模型参数，并将更新后所得的模型参数同步至所述多个参与方； 利用所述服务器同步的所述更新后所得的模型参数，更新所述本地模型； 其中，所述根据第一随机种子和第二随机种子，生成第一随机数，包括： 根据所述第一随机种子，生成第二随机数，并根据所述第二随机种子，生成第三随机数； 将所述第二随机数与所述第三随机数的差确定为所述第一随机数； 所述根据所述第一随机种子，生成第二随机数，包括： 根据所述第一随机种子和所述当前训练轮次，生成所述第二随机数； 所述根据所述第二随机种子，生成第三随机数，包括： 根据所述第二随机种子和所述当前训练轮次，生成所述第三随机数。

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