中国人民解放军战略支援部队信息工程大学杜学绘获国家专利权
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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基于随机参与差分隐私混洗模型的联邦学习隐私保护方法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：CN116502730B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202310360234.6，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权基于随机参与差分隐私混洗模型的联邦学习隐私保护方法是由杜学绘;杨钱涛;王文娟;王娜;任志宇设计研发完成，并于2023-04-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于随机参与差分隐私混洗模型的联邦学习隐私保护方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据安全技术领域，特别涉及一种基于随机参与差分隐私混洗模型的联邦学习隐私保护方法，通过客户端利用本地随机器生成本轮联合训练本地权重数据并上传至混洗器；混洗器对接收到的本地权重数据进行随机混洗操作并在固定约束时间内将随机混洗后的本地权重数据传送至分析器；分析器对接收到的本地权重数据进行聚合，利用聚合后的权重来更新下一轮联合训练全局模型参数，并向所有客户端广播更新后的全局模型参数。本发明可以解决现有联邦学习模型因网络堵塞等原因导致联合训练时间过程长进而影响联邦学习在实际应用场景中可实施性等问题，在联盟训练中能够对客户端进行有效采样的同时能够保证模型较高的准确性。
本发明授权基于随机参与差分隐私混洗模型的联邦学习隐私保护方法在权利要求书中公布了：1.一种基于随机参与差分隐私混洗模型的联邦学习隐私保护方法，其特征在于，包含： 客户端利用本地随机器生成本轮联合训练本地权重数据并上传至混洗器，其中，客户端个数设定为n，且n大于1； 混洗器对接收到的本地权重数据进行随机混洗操作并在固定约束时间内将随机混洗后的本地权重数据传送至分析器；混洗器对接收到的本地权重数据进行随机混洗操作中，依据本轮联合训练时间和每个客户端完成本轮联合训练和共享本轮本地模型权重数据所需要花费时间来设置混洗器对接收到的数据执行随机混洗操作的固定约束时间； 分析器对接收到的本地权重数据进行聚合，利用聚合后的权重来更新下一轮联合训练全局模型参数，并向所有客户端广播更新后的全局模型参数。
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