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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司嘉善县供电公司;国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司申请的专利一种基于联邦全局原型的敏感数据识别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：CN120493080B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510968671.5，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于联邦全局原型的敏感数据识别脱敏方法及系统是由刘庆生;沈中元;郑怀华;陈金威;钱辰雯;陈吉;沈昊骢;屠晓栋;陈浩;高博;张冲标;周旻;姜维;毕江林;刘维亮;钱伟杰;任宝平;王昱杰设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联邦全局原型的敏感数据识别脱敏方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于联邦全局原型的敏感数据识别脱敏方法及系统，包括：终端部署本地模型，对每个实体类别，计算该类别下所有样本数据通过BERT模型提取的文本特征的平均特征作为本地类别原型，与本地模型参数一起上传服务器；服务器聚合本地模型参数进行全局模型参数更新，按实体类别分别聚合本地类别原型进行全局类别原型的更新，下发终端；终端利用更新后的全局模型参数和全局类别原型对CRF层进行增强训练，并计算标签序列；迭代训练得到敏感数据识别模型；进行敏感数据识别和脱敏。本发明中通过构建全局类别原型库，整合多终端的局部特征，结合联邦学习的隐私保护优势和深度学习的建模能力，在保护数据隐私的同时，对敏感数据进行精准识别。

本发明授权一种基于联邦全局原型的敏感数据识别脱敏方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦全局原型的敏感数据识别脱敏方法，其特征在于，包括： 终端部署BERT-CRF模型，对于每个实体类别，计算该类别下所有样本数据通过BERT模型提取的文本特征的平均特征作为本地类别原型，与本地模型参数一起上传服务器； 服务器接收若干终端数据，聚合本地模型参数进行全局模型参数更新，按实体类别分别聚合本地类别原型进行全局类别原型的更新，下发终端； 终端利用更新后的全局模型参数和全局类别原型对CRF层进行增强训练，并计算标签序列； 对CRF层进行增强训练包括： 将发射概率扩展为每个实体类别下的文本特征与全局类别原型相似度的线性组合，进行发射概率增强； 根据标签序列中相邻标签对应的全局类别原型之间的相似度与第二调节参数的乘积，进行标签转移概率调整；全局类别原型相似度为文本特征与全局类别原型之间的相似度； 迭代训练得到BERT-CRF模型与联邦学习相结合的敏感数据识别模型；进行敏感数据识别和脱敏。

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国网浙江省电力有限公司嘉善县供电公司;国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司，其通讯地址为：314100 浙江省嘉兴市嘉善县罗星街道车站南路858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”。