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龙图腾网获悉中国人民解放军战略支援部队信息工程大学申请的专利支持多参与方的纵向联邦Softmax回归方法及系统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：CN115130568B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210699824.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权支持多参与方的纵向联邦Softmax回归方法及系统是由胡学先;徐阳;魏江宏;杨奎武;刘扬;杨鸿健;李可佳设计研发完成，并于2022-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本支持多参与方的纵向联邦Softmax回归方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于联合学习相关技术领域，特别涉及一种支持多参与方的纵向联邦Softmax回归方法及系统，依据数据集的纵向分布规律设置参与方及作为第三方辅助参与方建模的协调方，其中，参与方包括：带有标签样本的主动方及剩余无标签样本的被动方；协调方和主动方通过同态加密创建公私钥对，并将公钥分别发送给对方；主动方初始化自身Softmax模型参数，协调方初始化所有被动方Softmax模型参数；利用带有标签样本的主动方和无标签样本的被动方对Softmax模型进行联合训练，并在联合训练中利用协调方来完成主动方和被动方之间中间计算结果的安全传递，每个被动方仅能从协调方处获得最终训练出的模型参数，不能获取到迭代过程中的梯度值。本发明能够在保护参与方原始数据隐私的前提下实现多参与方的联合Softmax多分类建模，提升模型训练效率，便于实际场景应用。

本发明授权支持多参与方的纵向联邦Softmax回归方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种支持多参与方的纵向联邦Softmax回归方法，其特征在于，包含如下内容： 依据数据集的纵向分布规律设置参与方及作为第三方来辅助参与方建模的协调方，其中，参与方包括：带有标签样本的主动方及剩余无标签样本的被动方； 协调方和主动方通过同态加密创建公私钥对，并将公钥分别发送给对方；主动方初始化自身Softmax模型参数，协调方初始化所有被动方Softmax模型参数； 利用带有标签样本的主动方和无标签样本的被动方对Softmax模型进行联合训练，并在联合训练中利用协调方来完成主动方和被动方之间中间计算结果的安全传递，且每个被动方从协调方处获得最终训练出的模型参数，其中，对Softmax模型进行联合训练中，协调方利用主动方公钥将被动方初始化后的Softmax模型参数进行同态加密，并将加密后的模型参数发送给对应被动方；每个被动方将本地数据与接收的模型参数进行运算，得到加密的本地计算结果，并将其反馈给主动方；主动方利用自身私钥解密被动方反馈的本地计算结果，将反馈的被动方本地计算结果及自身模型参数和本地数据的运算结果来获取残差矩阵，并利用协调方公钥对残差矩阵进行加密，将加密结果发送给各被动方；被动方结合其本地数据及主动方发送的残差矩阵加密结果来获取加密的梯度值，并将其发送给协调方；协调方通过自身私钥解密梯度值来获取梯度明文并更新被动方的Softmax模型参数，重复迭代多次，直到达到最大迭代次数或损失值连续多次迭代均没有下降。

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中国人民解放军战略支援部队信息工程大学，其通讯地址为：450000 河南省郑州市高新区科学大道62号；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”。