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龙图腾网获悉浙江蚂蚁密算科技有限公司申请的专利一种模型训练系统、模型训练方法及业务执行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：CN120124717B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202510192571.8，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权一种模型训练系统、模型训练方法及业务执行方法是由胡晓龙;胡东文;周爱辉;郑龙飞设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练系统、模型训练方法及业务执行方法在说明书摘要公布了：本说明书公开了一种模型训练系统、模型训练方法及业务执行方法。该模型训练系统包括：第一训练端和第二训练端，待训练模型包括：第一子模型和第二子模型，第一子模型部署在第一训练端提供的可信计算域中，第二子模型部署在第二训练端提供的中；第一训练端将第一子模型输出的中间特征发送给第二训练端；根据接收到的梯度信息对第一子模型进行参数更新；第二训练端将接收到的中间特征输入第二子模型，得到预测结果；根据预测结果和标签数据确定损失值，并将损失值反馈给第二子模型，确定针对第一子模型的梯度信息并发送给第一训练端；并根据损失值对第二子模型进行参数更新。本方案在提高模型训练效率的同时，有效保证了模型训练过程中的数据安全。

本发明授权一种模型训练系统、模型训练方法及业务执行方法在权利要求书中公布了：1.一种模型训练系统，所述模型训练系统包括：至少一个第一训练端和第二训练端，待训练模型包括：第一子模型和第二子模型，所述第一子模型部署在所述第一训练端提供的第一可信计算域中，所述第二子模型部署在所述第二训练端提供的第二可信计算域中； 所述至少一个第一训练端用于：在第一可信计算域中对所述第一子模型在训练过程中输出的中间特征进行加密，将得到的加密中间特征从所述第一可信计算域传出，并发送给所述第二训练端；以及，将接收到的加密梯度数据传入所述第一可信计算域，在所述第一可信计算域中对所述加密梯度数据进行解密，并根据解密后得到的梯度信息对所述第一子模型进行参数更新； 所述第二训练端用于：将接收到的加密中间特征传入所述第二可信计算域，在所述第二可信计算域中对所述加密中间特征进行解密，并根据所述第二子模型基于解密得到的所述中间特征输出的预测结果，确定所述待训练模型的损失值；在所述第二可信计算域中对基于所述损失值计算出的针对所述中间特征的梯度信息进行加密，将得到的加密梯度数据从所述第二可信计算域传出，并发送给所述第一训练端；以及，根据所述损失值对所述第二子模型进行参数更新。

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