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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于多方拆分学习的白流量过滤模型训练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：CN116151351B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202310232753.4，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权一种基于多方拆分学习的白流量过滤模型训练方法及系统是由唐文娟;王韬智设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多方拆分学习的白流量过滤模型训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多方拆分学习的白流量过滤模型训练方法及系统，包括如下步骤：步骤一、数据预处理；步骤二、白流量过滤模型拆分；步骤三、白流量过滤模型训练。本发明采用多方协作学习的策略，打破了数据孤岛，解决了标签数据较少的问题，很大程度上扩展了数据集，可有效提高白流量过滤模型精准度和鲁棒性；采用了算力等级评估策略，可有效解决众多训练方计算能力相差较大的问题。评估后再划分模型，可保证所有训练方都可以在规定时间内顺利训练完模型。一般会给训练方划分一个隐藏层，大大节省了训练方的计算资源。

本发明授权一种基于多方拆分学习的白流量过滤模型训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多方拆分学习的白流量过滤模型训练方法，其特征在于，包括可信第三方服务器，可信第三方服务器通讯连接有计算服务器和若干训练方，具体步骤如下： 步骤一、数据预处理：各训练方将各自的隐私数据预处理形成统一的格式； 步骤二、白流量过滤模型拆分：可信第三方服务器得到众训练方的平均算力等级，然后根据将众训练方的平均算力等级划分白流量过滤模型拆分的位置；将白流量过滤模型拆分的位置作为拆分层，拆分层及之前的白流量过滤模型部分分发给各训练方作为前训练模型，其余部分分发给计算服务器作为后训练模型； 步骤三、白流量过滤模型训练： 3.1确定训练方的训练次序； 3.2第一个训练方将自身的隐私数据输入前训练模型并执行前向传播对前训练模型进行训练，前训练模型输出破碎数据，然后将破碎数据以及对应的标签输送到计算服务器，计算服务器将破碎数据以及对应的标签输入后训练模型并执行前向传播对后训练模型进行训练得到输出结果；计算服务器根据输出的结果与第一个训练方发送过来的标签计算出损失函数；计算服务器使用损失函数在后训练模型上执行反向传播，并使用梯度下降算法更新权重，一直运行到后训练模型的第一层，将后训练模型的第一层的梯度发送给第一训练方，第一训练方使用后训练模型的第一层的梯度执行反向传播，更新第一训练方的前训练模型权重得到训练后的前训练模型；第一训练方将训练后的前训练模型的模型参数输送到下一训练方； 3.3；各训练方重复重复步骤3.2的操作，直至白流量过滤模型收敛； 步骤四、使得白流量过滤模型收敛的训练方和计算服务器分别将前训练模型参数和后训练模型参数发送给可信第三方服务器，可信第三方服务器将前训练模型和后训练模型进行合并得到完整的训练好的白流量过滤模型并广播给所有训练方。

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