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龙图腾网获悉谷歌有限责任公司申请的专利联邦学习中服务器有效的隐私增强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：CN115668234B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202080100899.8，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权联邦学习中服务器有效的隐私增强是由奥姆·塔卡尔;阿比拉迪普·古哈·塔库尔塔;彼得·凯隆兹;博尔雅·德巴勒皮盖姆;布伦丹·麦克马汉设计研发完成，并于2020-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本联邦学习中服务器有效的隐私增强在说明书摘要公布了：公开了能够使用在报告窗口期间由客户端装置的集合提供到远程系统的梯度来训练全局模型的技术，其中，每个客户端装置随机地确定报告窗口中的报告时间以将所述梯度提供到远程系统。各种实施方式包括每个客户端装置通过使用本地存储在所述客户端装置处的局部模型处理数据来确定对应梯度，其中，所述局部模型对应于所述全局模型。

本发明授权联邦学习中服务器有效的隐私增强在权利要求书中公布了：1.一种由一个或多个处理器实施的方法，所述方法包括： 在远程系统处从多个客户端装置选择客户端装置的集合； 在所述远程系统处确定报告窗口，所述报告窗口指示所述客户端装置的集合提供一个或多个梯度以更新全局模型的时间帧； 由所述远程系统将所述报告窗口传输到所述客户端装置的集合中的每个客户端装置，其中，传输所述报告窗口使每个所述客户端装置至少选择性地确定所述报告窗口内的对应报告时间，以将对应的本地生成的梯度传输到所述远程系统； 在所述报告窗口中在所述对应报告时间接收所述对应的本地生成的梯度，其中，基于使用本地存储在所述客户端装置处的局部模型处理在所述客户端装置处本地生成的数据以生成所述局部模型的预测输出，而由所述客户端装置中对应的一个客户端装置来生成所述对应的本地生成的梯度中的每一个； 基于接收的梯度而更新所述全局模型的一个或多个部分； 在所述远程系统处从所述多个客户端装置选择附加的附加客户端装置的集合； 在所述远程系统处确定附加报告窗口，所述附加报告窗口指示所述附加的附加客户端装置的集合提供一个或多个附加梯度以更新所述全局模型的附加时间帧； 由所述远程系统将所述附加报告窗口传输到所述附加的附加客户端装置的集合中的每个附加客户端装置，其中，传输所述附加报告窗口使每个所述附加客户端装置至少选择性地确定所述附加报告窗口内的对应附加报告时间，以将对应的附加本地生成的梯度传输到所述远程系统； 在所述附加报告窗口中在所述对应附加报告时间接收所述对应的附加本地生成的梯度，其中，基于使用本地存储在所述附加客户端装置处的局部模型处理在所述附加客户端装置处本地生成的附加数据以生成所述局部模型的附加预测输出，而由所述附加客户端装置中对应的一个附加客户端装置生成所述对应的附加本地生成的梯度中的每一个；以及 基于接收的附加梯度而更新所述全局模型的一个或多个附加部分。

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