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龙图腾网获悉南开大学申请的专利基于秘密共享的多方流形学习方法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：CN120825288B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511328188.7，技术领域涉及：H04L9/08；该发明授权基于秘密共享的多方流形学习方法是由周培钊;刘哲理设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于秘密共享的多方流形学习方法在说明书摘要公布了：本发明属于隐私保护多方数据协作领域的研究，具体涉及一种基于秘密共享的多方流形学习方法。该方法包括如下步骤，多个数据拥有者首先将各自数据集的复制秘密共享份额分发给三个计算服务器；各计算服务器基于新颖的安全top‑k算法，在数据集的秘密份额上交互式地计算所有样本对的k近邻距离矩阵；随后，各计算服务器采用低轮数Floyd‑Warshall算法，在k近邻距离矩阵的秘密份额上交互式地计算全源最短路径的距离；最后，各计算服务器对秘密共享的最短路径距离矩阵做安全多维缩放，得到数据集的低维嵌入，任意两个服务器将低维嵌入的秘密份额发送给指定的用户本地恢复为明文。本发明减少了距离计算的数量，提出了高效的安全top‑k和全源最短路径算法。

本发明授权基于秘密共享的多方流形学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于秘密共享的多方流形学习方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、数据拥有者将各自数据集用秘密分享协议进行加密分片，分片后的数据集秘密份额分别上传给三个计算服务器； 步骤2、各计算服务器在数据集的秘密份额上计算所有样本对的k近邻距离矩阵的秘密份额，距离度量采用欧几里得距离； 步骤2的k近邻距离矩阵计算用安全top-k算法找出距离矩阵每行中最小的个距离，即每个样本对应的个最近邻居，并把其余非邻居对应的距离设置为； 步骤2的安全top-k算法在输入向量每个元素末尾附加中的比特值，使得输入向量的元素是唯一的，并用安全洗牌协议随机打乱输入向量，后续分区操作中的比较结果独立于输入向量； 步骤3、各计算服务器在秘密共享的k近邻距离矩阵上采用低轮数弗洛伊德算法，计算全源最短路径的距离，计算结果存放在秘密共享的最短路径距离矩阵中； 步骤3中低轮数弗洛伊德算法不泄露边的数量，通过展开算法内两层循环，根据数据依赖关系将操作分为三个批次，每个批次内通信并行化，令为输入距离矩阵，表示位置的距离值，令分别为内两层循环的指针，为最外层循环指针的某个特定值，为距离矩阵的大小，三个批次定义如下： 1批次1：包括所有时的秘密共享操作，即，2批次2：包括1所有时的秘密共享操作，即对于所有的；2所有时的秘密共享操作，即对于所有的，3批次3：包括所有时的秘密共享操作，即对于所有的 步骤4、各计算服务器对秘密共享的最短路径距离矩阵做安全多维缩放，得到数据集的低维嵌入，任意两个计算服务器将低维嵌入的秘密份额发送给指定的用户本地恢复为明文。

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