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龙图腾网获悉中国人民解放军联勤保障部队第九〇〇医院申请的专利一种基于联邦学习的口腔医疗隐私数据脱敏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：CN120030602B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510512004.6，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种基于联邦学习的口腔医疗隐私数据脱敏方法及系统是由樊丽娜;肖扬设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联邦学习的口腔医疗隐私数据脱敏方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于联邦学习的口腔医疗隐私数据脱敏方法及系统，所述方法包括以下步骤：获取口腔医疗相关的多源数据，对不同类型的医疗数据进行分类、清洗和脱敏处理；基于处理后的高质量数据，构建联邦学习系统以实现跨口腔医疗机构的协作建模；通过智能动态调整隐私参数、攻击防御，提高联邦学习系统的安全性和模型性能。本发明能够实现隐私保护与诊断模型性能的协同优化。

本发明授权一种基于联邦学习的口腔医疗隐私数据脱敏方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的口腔医疗隐私数据脱敏方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取口腔医疗相关的多源数据，对不同类型的医疗数据进行分类、清洗和脱敏处理； 基于处理后的高质量数据，构建联邦学习系统以实现跨口腔医疗机构的协作建模； 通过智能动态调整隐私参数、攻击防御，提高联邦学习系统的安全性和模型性能，具体如下： 引入强化学习算法动态调整差分隐私参数，根据当前训练轮次和模型精度控制噪声幅度，以最小化对模型性能的影响； 在传输梯度中引入异常检测机制，监控上传的更新是否存在异常，防御数据中毒或梯度反推攻击； 引入强化学习算法动态调整差分隐私参数，根据当前训练轮次和模型精度控制噪声幅度，以最小化对模型性能的影响，具体如下： a.初始化联邦学习全局模型W0、初始隐私预算、噪声强度σ0；启动强化学习代理，按照初始策略生成隐私参数调整动作； b.每个节点使用时刻t隐私预算和噪声强度σt，在本地数据集上完成模型训练;差分隐私的实现公式： ; 其中，为梯度更新；为当前噪声强度产生的高斯噪声；为节点在本地数据上的损失函数L关于模型参数的梯度；I为单位矩阵；表示差分隐私噪声； c.中央服务器聚合节点上传的更新，得到全局模型； d.根据当前状态，利用强化学习模型生成新的隐私参数调整动作;其中，Lt为当前时刻的损失函数；分别为隐私预算，噪声强度的调整量； 执行动作更新隐私参数： ; 使用RL算法更新强化学习策略网络权重; e.将隐私参数模型权重Wt+1分发至节点，进入下一轮训练，循环直到满足终止条件。

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联勤保障部队第九〇〇医院，其通讯地址为：350001 福建省福州市鼓楼区西二环北路156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”。

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