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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利基于选择性解密的分割学习隐私保护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：CN120372685B 。

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：202510490531.1，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权基于选择性解密的分割学习隐私保护方法及系统是由胡春强;李先优;蒲誉文;蔡斌;桑军;夏晓峰设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于选择性解密的分割学习隐私保护方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于分割学习隐私保护技术领域，提供基于选择性解密的分割学习隐私保护方法，每轮学习中：客户端通过第一局部模型将原始数据映射为初始特征，获得并上传初始特征密文和标签密文至服务端；服务端将初始特征密文输入第二局部模型，基于服务端抽象判断算法监测到N层神经网络的第n层神经网络输出的第n层中间特征密文抽象时，回传第n层中间特征密文至客户端；将第n层中间特征明文上传服务端；输入第n层中间特征明文至第n层神经网络之后的网络获得预测结果，计算加噪梯度；客户端基于加噪梯度更新第一局部模型网络参数；还提供基于选择性解密的分割学习隐私保护方法的系统；本发明更好地保护了原始数据隐私，且提高了计算效率和训练效率。

本发明授权基于选择性解密的分割学习隐私保护方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于选择性解密的分割学习隐私保护方法，其特征在于，将待训练模型分割为第一局部模型和第二局部模型，第二局部模型包括N层神经网络，在分割学习的每轮学习中执行： 客户端通过第一局部模型将原始数据映射为初始特征，利用全同态加密算法加密初始特征获得初始特征密文；客户端利用非对称同态加密算法加密标签获得标签密文； 客户端上传初始特征密文、标签密文和非对称同态加密算法公钥至服务端； 服务端将初始特征密文输入第二局部模型，当基于服务端抽象判断算法监测到N层神经网络的第n层神经网络输出的第n层中间特征密文抽象时，回传第n层中间特征密文至客户端，1≤nN，N为大于或等于2的正整数； 其中，所述服务端抽象判断算法包括： 若第n层中间特征密文的特征维度小于或等于预设维度阈值，和或，第n层中间特征密文的信息熵小于或等于预设熵阈值，则认为第n层中间特征密文抽象，否则认为第n层中间特征密文不抽象； 客户端解密第n层中间特征密文获得第n层中间特征明文，将第n层中间特征明文上传服务端；其中，所述客户端解密第n层中间特征密文获得第n层中间特征明文，包括： 客户端利用全同态加密算法密钥解密第n层中间特征密文获得第n层中间特征明文； 当客户端基于客户端抽象判断算法判断第n层中间特征密文抽象时，上传第n层中间特征明文至服务端； 所述客户端抽象判断算法包括： 获取第n层中间特征明文的统计特征； 对第n层中间特征明文的统计特征与原始数据的统计特征进行统计特征假设校验，根据统计特征假设校验结果确定第n层中间特征密文是否抽象； 服务端继续输入第n层中间特征明文至第二局部模型中第n层神经网络之后的网络处理获得预测结果，利用非对称同态加密算法公钥、预测结果和标签密文计算损失密文，基于损失密文更新第二局部模型的网络参数和获得加噪梯度； 客户端基于加噪梯度更新第一局部模型的网络参数。

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