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龙图腾网获悉三未信安科技股份有限公司申请的专利一种保护隐私的轻量级的NLP预测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：CN115618395B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211414072.1，技术领域涉及：G06F21/60；该发明授权一种保护隐私的轻量级的NLP预测方法及系统是由杨国强;刘守昌设计研发完成，并于2022-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种保护隐私的轻量级的NLP预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种保护隐私的轻量级的NLP预测方法及系统，模型训练者将训练好的参数以加法秘密共享的形式发送给两个云服务器，假设两个云服务器不互相共谋，由于两个服务器不共谋，故不能合谋恢复出模型的参数，在预测过程中，用户将自己的输入同样以加法秘密共享的形式发送给两个云服务器进行预测。在结果恢复时，用户将两个服务器返回的结果相加进行恢复，用户仅仅需要执行一些轻量级的操作就可以保护用户数据的隐私不会被泄露给云服务器。

本发明授权一种保护隐私的轻量级的NLP预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种保护隐私的轻量级的NLP预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、基于加法秘密共享对模型参数进行拆分，将拆分后的模型参数分别发送给服务器CSP1和服务器CSP2； S2、基于加法秘密共享，将输入X进行拆分，得到X1和X2，分别发送给服务器CSP1和服务器CSP2，服务器CSP1和服务器CSP2分别将X1和X2投影到embedding空间中，得到秘密份额Wsemb·X1和Wsemb·X2，并基于秘密份额和位置编码矩阵分别得到输入矩阵S1和S2； S3、服务器CSP1和服务器CSP2基于输入矩阵S1和S2，分别得到查询矩阵Q1和Q2，键矩阵K1和K2，值矩阵V1和V2，分别对查询矩阵Q1和Q2、键矩阵K1和K2进行点积运算，得到KT·Q1和KT·Q1，并对运算结果分别进行规范化，将规范化后的数据通过激活函数处理，并结合值矩阵V1和V2，分别得到注意力函数A1和A2； S4、服务器CSP1和服务器CSP2分别将输入矩阵S1和S2、注意力函数A1和A2相加，得到矩阵R1和R2，将矩阵R1和R2分别进行归一化，得到输出矩阵L1和L2； S5、对于输出矩阵L1和L2中的每一列li1和li2，计算fi，进而得到前向传播层的输出为 S6、重复步骤S3-S5，经N层编码器和解码器计算后，服务器CSP得到，服务器CSP得到，经过线性层，计算并得到矩阵，两服务器交互计算矩阵的softmax值，对每一个单词对应的概率做差运算，通过安全比较协议得到概率最大的单词，记为对应的预测结果。

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