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龙图腾网获悉中国人民解放军战略支援部队信息工程大学申请的专利基于差分隐私的自适应Top-k扰动混洗联邦学习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：CN116226901B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202211549294.4，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权基于差分隐私的自适应Top-k扰动混洗联邦学习方法及系统是由杜学绘;杨钱涛;王娜;任志宇;王文娟;曹利峰;刘敖迪;单棣斌设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于差分隐私的自适应Top-k扰动混洗联邦学习方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于数据隐私保护技术领域，特别涉及一种基于差分隐私的自适应Top‑k扰动混洗联邦学习方法及系统，分析器初始化业务模型权重和Top‑k，并将数据发送至各数据方；各数据方利用模型权重参数更新本地局部模型，利用本地数据对本地局部模型进行训练，对Top‑k维度模型参数进行随机化扰动，并将参数发送给混洗器；混洗器对模型权重参数进行双重扰动处理，对混洗后将权重参数发送至分析器；分析器聚合接收到的模型权重参数并生成全局模型权重和新的Top‑k，将全局模型权重和新的Top‑k广播至下一轮参与训练的数据方。本发明通过动态调整Top‑k的大小来改变影响客户端和混洗器对Top‑k模型参数的扰动，在提升模型效率的同时，能够降低隐私预算值，便于联邦学习中隐私数据保护。

本发明授权基于差分隐私的自适应Top-k扰动混洗联邦学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于差分隐私的自适应Top-k扰动混洗联邦学习方法，用于多个参与方对业务模型的联合训练，其特征在于，所述多个参与方至少包含：设置在服务器上的分析器和混洗器，和设置在客户端的若干数据方，且联合训练中各训练轮次内的若干数据方由分析器在客户端随机挑选，联合训练过程包含如下内容： 分析器初始化业务模型权重和Top-k，并将业务模型初始化的权重参数及预设的Top-k比率发送至当前训练轮次中由分析器挑选的各数据方； 各数据方利用接收到的模型权重参数更新本地局部模型，并利用本地私人数据集对更新后的本地局部模型进行训练，且在训练过程中对本地局部模型的Top-k维度的模型参数进行随机化扰动，且利用本地随机化扰动机制对模型中的Top-k维度参数进行扰动操作，并将随机化扰动后的本地局部模型权重参数发送至混洗器，其中，本地随机化扰动机制在每次迭代过程中动态调整Top-k大小，随机化扰动后的本地局部模型权重参数包含：模型每一层维度的权重数据、Top-k维度索引数据集和非Top-k维度索引数据集； 针对接收到的权重参数，混洗器首先对Top-k维度索引数据集和非Top-k维度索引数据集进行混洗，然后，对混洗后的Top-k维度索引数据集和非Top-k维度索引数据集对应维度的模型权重参数进行扰动处理，对扰动后的权重参数进行混洗后发送至分析器，其中，对非Top-k维度的模型权重参数执行高斯分布扰动； 分析器聚合接收到的模型权重参数并生成全局模型权重和新的Top-k，并将全局模型权重和新的Top-k广播至下一轮参与训练的数据方。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军战略支援部队信息工程大学，其通讯地址为：450000 河南省郑州市高新区科学大道62号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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