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龙图腾网获悉杭州趣链科技有限公司申请的专利线性回归模型的分布式学习方法、装置、设备及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：CN120012042B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510476487.9，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权线性回归模型的分布式学习方法、装置、设备及存储介质是由胡麦芳;乔沛杨;黄方蕾;郭威;余清波设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本线性回归模型的分布式学习方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请适用于机器学习领域，提供一种线性回归模型的分布式学习方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：获取中心节点发送的目标模型的模型参数及各个模型参数的证明密钥；基于本地训练样本计算所述目标模型的损失函数对各个模型参数的梯度数据，并基于所述证明密钥及所述本地训练样本计算得到诚实证明信息；将所述诚实证明信息及所述梯度数据发送至所述中心节点；获取所述中心节点发送的更新后的模型参数及各个更新后的模型参数的证明密钥，直至目标模型训练完毕。该方案能够基于诚实证明信息对参与方反馈的梯度数据进行校验，防止投毒攻击，确保模型得到有效训练。

本发明授权线性回归模型的分布式学习方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种线性回归模型的分布式学习方法，其特征在于，应用于参与方节点，所述方法包括： 获取中心节点发送的目标模型的模型参数及各个模型参数的证明密钥； 基于本地训练样本计算所述目标模型的损失函数对各个模型参数的梯度数据，并基于所述证明密钥及所述本地训练样本计算得到诚实证明信息；所述诚实证明信息用于对所述参与方节点发送的所述梯度数据进行校验；所述诚实证明信息包括第一证明信息及第二证明信息，所述第一证明信息为基于所述本地训练样本中各个维度的特征数据及所述证明密钥，分别计算出的与每一所述模型参数对应的证明信息；所述第二证明信息为基于所述本地训练样本中各个维度的所述特征数据及所述本地训练样本中的样本标签，计算出的与所述本地训练样本对应的证明信息； 将所述诚实证明信息及所述梯度数据发送至所述中心节点； 获取所述中心节点发送的更新后的模型参数及各个更新后的模型参数的证明密钥，返回执行所述基于本地训练样本计算所述目标模型的损失函数对各个模型参数的梯度数据的步骤，直至所述目标模型训练完毕；其中，更新后的模型参数为所述中心节点基于所述诚实证明信息验证所述梯度数据为诚实数据后对模型参数更新得到。

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