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龙图腾网获悉广州大学申请的专利基于隐私保护的多方数据用模型训练方法及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：CN120373396B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202510219748.9，技术领域涉及：G06F21/60；该发明授权基于隐私保护的多方数据用模型训练方法及装置是由戴宏亮;张紫容;李金儒;戴宏明;张永华;练铭沣;林东杰;何隽璞;方欣雨;黄思婷设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于隐私保护的多方数据用模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本发明属于多方数据共享加密领域，具体提供了一种基于隐私保护的多方数据用模型训练方法及装置，其中，基于隐私保护的多方数据用模型训练方法通过将模型训练分放在各个参与方进行本地训练，并将训练后的参数矩阵进行矩阵稀疏化处理后，将参数发送给服务器，从而获得模型的总参数矩阵，减少了通信的数据量，缓解通信成本过高的问题，采用多级的矩阵加密的方式增加了安全层级，确保即使部分参与方存在恶意行为，也无法通过分参数矩阵重构出原始数据，有效解决了数据安全问题，同时，每次迭代均在本地进行，数据的针对性更强，从而确保最终训练出来的模型预测能力更加准确。

本发明授权基于隐私保护的多方数据用模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于隐私保护的多方数据用模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 服务器将待训练的模型的总参数矩阵下发给每个参与方； 每个参与方依据自己的私有数据以及从服务器获取的总参数矩阵在子模型上进行本地训练，获取分参数矩阵； 所有参与方将分参数矩阵进行矩阵加密后，获取加密后的分参数矩阵并发送给服务器； 服务器依据接收的所有参与方发送的加密后的分参数矩阵对总参数矩阵进行更新，完成本次迭代； 迭代预设次数，完成模型训练；所述每个参与方依据自己的私有数据以及从服务器获取的总参数矩阵在子模型上进行本地训练，获取分参数矩阵的步骤包括： 每个参与方对自己存储的数据进行预处理，获取所有样本的特征矩阵X以及对应的标签y； 依据接收的总参数矩阵，对子模型的分参数进行初始化，其中，t表示迭代次数，表示第t次迭代时的总参数矩阵； 前向传播，依据每个样本的特征矩阵X以及对应的标签y计算子模型输出，公式如下： 式中，k表示第k个参与方，表示第k个参与方的预测标签，Xk表示第k个参与方的特征矩阵，表示第t+1次迭代时第k个参与方更新后的分参数矩阵； 计算损失函数L； 反向传播，更新本地分参数矩阵公式如下： ； 式中，表示第k个参与方在第t+1次迭代时，更新后的分参数矩阵，表示学习率；所述所有参与方将分参数矩阵加密后，获取加密后的分参数矩阵并发送给服务器，包括： 所有参与方将自身的分参数矩阵进行矩阵分解，获得p+1个分参数矩阵的参数子矩阵； 所有参与方将参数子矩阵发送给对应的p个其余参与方； 每个参与方将自身保留的一份参数子矩阵以及接收的所有参数子矩阵累加后完成加密，获取的本次迭代加密后的分参数矩阵并发送给服务器。

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