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龙图腾网获悉华为技术有限公司申请的专利生成高维高效用合成数据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：CN114787826B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202080085037.2，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权生成高维高效用合成数据是由姜雪;周雪冰设计研发完成，并于2020-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本生成高维高效用合成数据在说明书摘要公布了：在一些示例中，用于生成高维高效用合成数据的计算机实现方法包括，使用全局模型生成差分隐私全局模型，该差分隐私全局模型定义了用于将高维用户数据映射到低维特征空间的自编码器，并基于接收自用户设备网络的多个差分隐私本地模型迭代地优化全局模型，该用户设备网络定义了联邦学习框架。可以通过以下方式推进改进过程：作为改进迭代的一部分，向用户设备网络广播差分隐私全局模型，从用户设备网络接收多个差分隐私本地模型的更新版本，以及基于表示差分隐私全局模型收敛到根据损失函数选择的精度度量的收敛阈值，通过以下方式使用差分隐私全局模型生成一组合成数据：使用预定义分布选择一组随机潜在特征作为差分隐私全局模型的输入，由此生成一组合成数据作为差分隐私全局模型的输出。生成的合成数据可用于数据挖掘和构建机器学习模型等。

本发明授权生成高维高效用合成数据在权利要求书中公布了：1.一种用于生成高维高效用合成数据的计算机实现的方法，所述方法包括： 使用全局模型生成差分隐私全局模型，所述差分隐私全局模型定义了自编码器，所述自编码器用于将高维用户数据映射到低维特征空间； 基于从定义了联邦学习框架的用户设备网络接收的多个差分隐私本地模型，通过以下方式迭代地优化所述全局模型： 作为改进迭代的一部分，向所述用户设备网络广播所述差分隐私全局模型；所述用户设备用于基于所述差分隐私全局模型和本地隐私数据生成本地模型以及对所述本地模型进行差分隐私化，形成差分隐私本地模型； 从所述用户设备网络接收所述多个差分隐私本地模型的更新版本；以及 基于表示所述差分隐私全局模型收敛到根据损失函数选择的精度度量的收敛阈值，通过以下方式使用所述差分隐私全局模型生成一组合成数据： 使用预定义分布选择一组随机潜在特征作为所述差分隐私全局模型的输入，由此生成一组合成数据作为所述差分隐私全局模型的输出。

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