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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于随机响应差分隐私技术的教师共识聚集学习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：CN112885468B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202110106371.8，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于随机响应差分隐私技术的教师共识聚集学习方法是由李坚强;王佳;陈杰;何诗情设计研发完成，并于2021-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于随机响应差分隐私技术的教师共识聚集学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于随机响应差分隐私技术的教师共识聚集学习方法，包括步骤：将查询输入到教师模型中，得到所述教师模型对应的输出标签；其中，所述教师模型有多个，各教师模型互不相同；对所述输出标签进行随机扰动，得到扰乱标签；根据所述扰乱标签，确定所述查询对应的估计标签；其中，所述估计标签至少有2个；基于所述查询和所述估计标签所组成的数据集以及生成对抗网络生成的数据集训练学生模型，得到已训练的学生模型。由于在将学生模型进行迁移时，通过查询和估计标签，无法得到敏感数据集中的敏感数据，从而达到提高迁移学习中的私密性的问题。

本发明授权一种基于随机响应差分隐私技术的教师共识聚集学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于随机响应差分隐私技术的教师共识聚集学习方法，其特征在于，包括步骤： 将查询数据输入到教师模型中，得到所述教师模型对应的输出标签；其中，所述教师模型有多个，各教师模型互不相同； 对所述输出标签进行随机扰动，得到扰乱标签； 根据所述扰乱标签，确定所述查询数据对应的估计标签；其中，所述估计标签至少有2个； 基于多个所述查询数据和各自分别对应的估计标签所组成的数据集以及生成对抗网络生成的数据集训练学生模型，得到已训练的学生模型； 每个所述教师模型均采用所述教师模型对应的敏感数据子集训练得到，所述敏感数据子集根据敏感数据集划分形成； 所述根据所述扰乱标签，确定所述查询数据对应的估计标签，包括： 根据所述扰乱标签，确定所述扰乱标签的标签计数； 根据所述标签计数，确定各标签计数的无偏估计量； 根据所述无偏估计量，确定所述查询数据对应的所述估计标签； 所述各标签计数的无偏估计量为： 其中，表示标签序号，表示一个查询数据，表示查询数据经过n个教师模型预测并扰动后得到第j个标签的标签计数的无偏估计量，表示设计矩阵的逆，表示扰乱标签在所有标签中所占的比例，表示教师模型的数量； 所述设计矩阵为： 其中，表示设计矩阵的元素，表示扰乱标签，表示输出标签，表示自然常数，表示标签，，表示隐私预算。

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