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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利基于多点评估的隐私保护神经网络推理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：CN121077670B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511612152.1，技术领域涉及：H04L9/08；该发明授权基于多点评估的隐私保护神经网络推理方法是由蒋琳;沈博文;陈宇月;伍文浩设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多点评估的隐私保护神经网络推理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多点评估的隐私保护神经网络推理方法。该方法通过在隐私保护神经网络推理过程中，将给定的非线性函数构造为KK段kk次多项式，并建立安全乘法树和安全余数树，进而安全评估余项多项式。由于降低了在线阶段需要评估的多项式次幂，则自乘项变少，从而降低整体多项式评估的通信轮数，使得秘密分享中安全乘法三元组的调用次数降低，离线预计算的开销相应降低。此外，本发明的安全乘法树和余数树的分层结构支持多点输入的并行计算，可充分利用现代多核处理器或GPU的并行计算能力。

本发明授权基于多点评估的隐私保护神经网络推理方法在权利要求书中公布了：1.基于多点评估的隐私保护神经网络推理方法，其特征在于，包括下述步骤： 用户P0随机选择N个随机值，对于输入的点元组e={e1,…,ej,…,eN}，分别计算[ej]1=ej-rj发送给服务方P1，将[ej]0=rj作为用户P0持有的分享值，满足[ej]0+[ej]1=ejmod2l，j∈[N]，N=2α，α为自然数，表示有限环，l为用于确定模的指数的正整数，2l为有限环的阶数，mod为模运算，[•]表示分享值的形式； 对于给定的非线性函数，用户P0和服务方P1分别根据持有的分享值进行多点评估，具体为： 将非线性函数近似构造为K段k次多项式Fi,k=Ci,kxk+…+Ci,1x+Ci,0，i∈[K]为段数索引，Ci,k、…、Ci,1、Ci,0为公开系数，k≥2且为正整数，x为自变量； 构建安全乘法树：定义一元一次式pj=x-ej以及由2α个pj因子构成的乘积Pi,j； 调用多项式除法对Pi,j执行多点评估； 进行余项多项式Ri,j的安全评估； 将服务方P1进行多点评估得到的份额[y]1发送给用户P0，用户P0本地计算y=[y]0+[y]1mod2l，重构得到结果y；[y]0为用户P0进行多点评估得到的份额。

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哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；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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