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龙图腾网获悉山东云海国创云计算装备产业创新中心有限公司申请的专利隐私保护的联邦学习方法、终端及存储介质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：CN116681141B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310076733.2，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权隐私保护的联邦学习方法、终端及存储介质是由王小伟;张旭;吴睿振;孙华锦;王凛设计研发完成，并于2023-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本隐私保护的联邦学习方法、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机技术领域，具体涉及隐私保护的联邦学习方法、终端及存储介质。该方法包括S10、建立全局参数模型，并将其发送给每个客户端；S20、所述客户端接收全局参数模型，并使用客户端数据训练，获得客户端模型参数，和对应的损失函数；S30、使用DBSCAN算法的隐私保护方案对所述客户端模型参数进行聚类，获得多个类别；S40、基于模型参数对每个所述类别进行平均聚合，获得平均聚合后的模型参数；根据平均聚合后的模型参数，输出全局模型。本发明通过使用一种DBCSCAN算法的隐私保护方法，保密地进行了客户端的聚类；利用加法秘密共享，实现了在每个类别内模型参数的安全聚合。

本发明授权隐私保护的联邦学习方法、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种隐私保护的联邦学习方法，其特征在于，该方法包括： S10、建立全局参数模型，并将其发送给每个客户端； S20、所述客户端接收全局参数模型，并使用客户端数据训练，获得客户端模型参数，和对应的损失函数； S30、使用DBSCAN算法的隐私保护方案对所述客户端模型参数进行聚类，获得多个类别； S40、基于模型参数对每个所述类别进行平均聚合，获得平均聚合后的模型参数；根据平均聚合后的模型参数，输出全局模型; 所述使用DBSCAN算法的隐私保护方案对所述客户端模型参数进行聚类，获得多个类别，包括以下步骤： 分别建立客户端与服务器之间的密钥； 所述客户端利用加法秘密共享，将数据点划分为两部分，分别使用对应的密钥加密后发送给对应的所述服务器； 所述服务器分别对接收到的数据点的秘密共享值解密，并得到任意两个数据点间的距离与的大小； 所述服务器通过两个数据点间的距离与的大小关系，得到每一点的邻域内的点集，然后所述服务器使用DBSCAN算法进行计算，得到聚类结果； 其中，由M与ε构成邻域参数。

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山东云海国创云计算装备产业创新中心有限公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市中国(山东)自由贸易试验区济南片区浪潮路1036号浪潮科技园S01楼35层；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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