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龙图腾网获悉中电信人工智能科技(北京)有限公司申请的专利数据处理方法、系统、电子设备及非易失性存储介质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：CN119337423B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202411449652.3，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权数据处理方法、系统、电子设备及非易失性存储介质是由郭开天;宋雅男;吴建琦设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据处理方法、系统、电子设备及非易失性存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种数据处理方法、系统、电子设备及非易失性存储介质。其中，该方法包括：获取端边侧设备发送的第一特征矩阵，其中，第一特征矩阵为带有差分隐私噪声的中间输出特征矩阵；对第一特征矩阵进行去噪处理，得到第二特征矩阵，其中，第二特征矩阵为经过去噪模型进行去噪处理后得到的中间输出特征矩阵，去噪处理用于去除差分隐私噪声；采用协同推理模型中的第二子模型，依据第二特征矩阵进行推理，得到推理结果，并将推理结果返回端边侧设备。本申请解决了由于相关技术中端边侧设备与服务器之间通讯的特征数据在被服务器接收后，可能会被重构为模型输入样本，导致的用户隐私信息存在泄漏风险的技术问题。

本发明授权数据处理方法、系统、电子设备及非易失性存储介质在权利要求书中公布了：1.一种数据处理方法，其特征在于，包括： 获取端边侧设备发送的第一特征矩阵，其中，所述端边侧设备中设置有协同推理模型中的第一子模型，所述第一特征矩阵为带有差分隐私噪声的中间输出特征矩阵，所述中间输出特征矩阵是由所述端边侧设备，采用所述第一子模型对待推理样本数据进行推理后得到的； 对所述第一特征矩阵进行去噪处理，得到第二特征矩阵，其中，所述第二特征矩阵为经过去噪模型进行去噪处理后得到的中间输出特征矩阵，所述去噪处理用于去除所述差分隐私噪声； 采用所述协同推理模型中的第二子模型，依据所述第二特征矩阵进行推理，得到推理结果，并将所述推理结果返回所述端边侧设备； 其中，所述第一子模型设置于所述端边侧设备中，所述第二子模型和所述去噪模型设置于服务器中；所述协同推理模型和所述去噪模型的训练步骤包括：获取训练数据集，其中，所述训练数据集中包括：多个训练样本、以及与所述训练样本对应的推理结果；采用待训练的所述协同推理模型中的所述第一子模型，确定所述训练样本对应的所述中间输出特征矩阵，并向所述中间输出特征矩阵中添加差分隐私噪声，得到所述第一特征矩阵；采用待训练的所述去噪模型，对所述第一特征矩阵进行去噪处理，得到所述第二特征矩阵，并采用待训练的所述协同推理模型中的所述第二子模型，确定所述第二特征矩阵对应的推理结果；依据第一误差和第二误差，确定损失函数，并依据所述损失函数，更新所述协同推理模型和所述去噪模型的模型参数，重复上述训练步骤，直至所述损失函数的值小于预设误差阈值，得到训练完成的所述协同推理模型和所述去噪模型，其中，所述第一误差用于表征所述协同推理模型所确定的所述推理结果，与所述训练数据集中所述训练样本所对应的推理结果之间的误差，所述第二误差用于表征所述中间输出特征矩阵与所述第二特征矩阵之间的误差。

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