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龙图腾网获悉支付宝(杭州)信息技术有限公司申请的专利基于联邦机器学习的模型训练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：CN115883053B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202211369556.9，技术领域涉及：H04L9/00；该发明授权基于联邦机器学习的模型训练方法和装置是由申书恒;傅欣艺;王维强设计研发完成，并于2022-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦机器学习的模型训练方法和装置在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供了基于联邦机器学习的模型训练方法和装置。至少两个客户端以及至少一个云服务器参与基于联邦机器学习的模型训练，在每一轮训练中，第一客户端接收云服务器下发的全局模型；第一客户端利用本地的私有数据训练出该全局模型的梯度；第一客户端对本轮训练得到的梯度进行加密，然后将加密后的梯度发送给云服务器；第一客户端执行下一轮训练，直至全局模型收敛。本说明书实施例能够提高模型训练的安全性。

本发明授权基于联邦机器学习的模型训练方法和装置在权利要求书中公布了：1.基于联邦机器学习的模型训练方法，至少两个客户端以及至少一个云服务器参与基于联邦机器学习的模型训练，该方法应用于所述至少两个客户端中的任意一个第一客户端，包括： 在每一轮训练中，第一客户端接收云服务器下发的全局模型； 第一客户端利用本地的私有数据训练出该全局模型的梯度； 第一客户端对本轮训练得到的梯度进行加密，然后将加密后的梯度发送给云服务器； 第一客户端执行下一轮训练，直至全局模型收敛； 其中，该方法进一步包括：第一客户端得到对应于该第一客户端的掩码；其中，参与所述模型训练的所有客户端对应的所有掩码的和为0； 所述第一客户端对本轮训练得到的梯度进行加密，包括： 第一客户端将本轮训练得到的梯度与该第一客户端对应的掩码相加，得到所述加密后的梯度； 其中，所述第一客户端得到对应于该第一客户端的掩码，包括： 第一客户端得到由该第一客户端生成的、对应所述所有客户端中其他每一个客户端的各个子掩码su，vj； 第一客户端得到由所述其他每一个客户端生成的、对应第一客户端的各个子掩码svj，u；其中，j为变量，取值为1至N；N为参与所述模型训练的所有客户端的数量减1；u表征第一客户端，vj表征参与所述模型训练的所有客户端中除了第一客户端之外的第j个客户端； 第一客户端针对每一个变量j，分别计算su，vj与svj，u两者的差值，根据该差值得到pu，vj； 第一客户端计算将计算出的结果作为第一客户端对应的掩码。

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支付宝(杭州)信息技术有限公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11；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”。