哈尔滨工程大学韩启龙获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种满足参与方的个性化隐私保护需求的联邦学习方法和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：CN116882524B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202310707082.2，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权一种满足参与方的个性化隐私保护需求的联邦学习方法和系统是由韩启龙;祝永杰;宋洪涛;卢丹;刘鹏设计研发完成，并于2023-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种满足参与方的个性化隐私保护需求的联邦学习方法和系统在说明书摘要公布了：一种满足参与方的个性化隐私保护需求的联邦学习方法和系统，涉及网络与信息安全技术领域。解决联邦学习场景中因服务器不可信而导致参与方隐私泄露的问题。所述方法包括：参与方选择隐私预算，隐私预算加密并发送给服务器；服务器接收隐私预算进行求和，服务器与参与方协作解密得隐私预算总和，并把总和发送给参与方；参与方将隐私预算与隐私预算总和相除得聚合权重；服务器把全局模型参数发送给参与方，根据参数进行训练获得本地模型；参与方将本地梯度与聚合权重相乘，之后进行梯度裁剪；对裁剪后参数进行扰动，并发送给服务器；服务器接收梯度参数并进行聚合生成全局模型。应用于隐私数据保护领域。
本发明授权一种满足参与方的个性化隐私保护需求的联邦学习方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种满足参与方的个性化隐私保护需求的联邦学习方法，其特征在于，所述方法包括： S1：两个以上的参与方根据隐私需求选择隐私预算，并对所述隐私预算加密，将所述加密后的隐私预算发送给服务器； S2：服务器接收所述加密后的隐私预算并进行求和，根据所述服务器求和后的隐私预算与参与方共同解密得出隐私预算的总和，并把总和发送给参与方； S3：参与方将自己的隐私预算与隐私预算总和相除得到聚合权重； S4：服务器把全局模型参数发送给参与方，参与方根据服务器发送的参数进行本地训练来获得本地模型； S5：每个参与方将所述本地模型的参数与聚合权重相乘，之后进行梯度裁剪； S6：将所述步骤S5中裁剪后的参数加入个性化噪声进行扰动，并发送给服务器； S7：服务器接收所述步骤S6中参与方发送的参数并进行聚合生成全局模型，所述全局模型用于对隐私保护场景中的设定问题来进行预测与分析。
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