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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于安全多方计算技术的隐私保护实体识别工具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：CN116011015B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310053178.1，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种基于安全多方计算技术的隐私保护实体识别工具是由李牧;孙明正;冯逸骏;杨心怡设计研发完成，并于2023-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于安全多方计算技术的隐私保护实体识别工具在说明书摘要公布了：本发明通过网络安全领域的方法，实现了一种基于安全多方计算技术的隐私保护实体识别工具。包含嵌入矩阵共享、高敏感模块优化以及隐私保护预分块三个模块；嵌入矩阵共享模块获得高维词矩阵；高敏感模块优化模块对现有的四种高敏感模块进行优化；所述隐私保护预分块模块对两个计算参与方得到各自对应的一半结果A和结果B，并通过秘密共享协议的解密算法得到完整的明文结果“0”或“1”，即实体“匹配”或“不匹配”。本发明提供的方法提出了一个兼具稳定性和鲁棒性的隐私保护实体识别框架PRIBER，能够在Bert模型上采用安全多方计算技术执行实体识别二分类任务，并且不牺牲实体识别本身的准确性。

本发明授权一种基于安全多方计算技术的隐私保护实体识别工具在权利要求书中公布了：1.一种基于安全多方计算技术的隐私保护实体识别工具，通过输入电商平台各方数据，计算参与各方是否属于同一实体；其中，在电商平台各方都不暴露自己信息的情况下，通过相似度计算得出第一对不是同一实体，而第二对属于同一实体；其特征在于：包含嵌入矩阵共享、高敏感模块优化以及隐私保护预分块三个模块； 所述嵌入矩阵共享模块采用嵌入共享算法处理模型，通过对电商平台作为PRIBER框架模型拥有者提供的共享嵌入矩阵进行索引，获得高维词矩阵；在两个参与者的情况下，PRIBER框架跳过PrivBlocking模块，直接进行PRIBER框架模型在数据上的推断操作； 所述高敏感模块优化模块对现有的四种高敏感模块进行优化，并使用秘密共享协议对数据和模型进行加密，参与者各自获得数据和模型的一半密文，并通过密文推理阶段，每个参与方独立地计算自己的密文各自独立地进行密文上的计算操作； 首先对Softmax函数进行优化，当上一层的输入进入Softmax模块时，对其进行解密，让数据拥有者和模型拥有者得到Softmax的明文输入，独立进行明文上的Softmax计算，并将结果重新利用秘密共享协议加密； 其次对平方根函数进行优化，首先引入一个因子，利用此因子将原始值缩小到对应的 收敛范围内，通过小范围的平方根逼近函数处理之后，再对结果乘以因子，得到最终结 果，然后在输入值上首先做max操作，判断最大值是否超过迭代次数为6时的收敛上界，若超 过，便按照10的倍数设定因子，从而动态扩展设置近似函数的收敛域； 之后对倒数的多项式近似优化，使用Newton－Raphson迭代法；在初始化阶段，由于此近似算法的收敛条件为：，并设定初始值为；表示明文向量；表示初始时的明 文值；表示以自然底数为底的明文向量指数项；表示第次迭代的明文值； 表示位于之后迭代的明文值；表示一次项的系数；表示Newton－Raphson迭代的 一次项； 最后对Bert中的激活函数进行优化，使用GELU作为默认激活函数，其中包含高斯误差 函数，并设置GELU函数的近似值；表示 高斯误差函数中误差极限趋近于1的乘积系数；表示以自然底数为底的明文指数 项的定积分；表示将明文向量映射到0，1范围内； 所述隐私保护预分块模块对两个计算参与方得到各自对应的一半结果A和结果B，并通过秘密共享协议的解密算法得到完整的明文结果“0”或“1”，即在电商活动各方都不暴露自己信息的情况下，通过相似度计算得出实体“匹配”或“不匹配”，即是否属于同一实体的结论。

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