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龙图腾网获悉杭州名光微电子科技有限公司申请的专利一种跨设备生物特征多拟态学习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：CN120977023B 。

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：202511501131.2，技术领域涉及：G06V40/50；该发明授权一种跨设备生物特征多拟态学习系统是由金泽;赵天明;李臣明设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨设备生物特征多拟态学习系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种跨设备生物特征多拟态学习系统，包括客户端设备与全局模型聚合服务器。客户端设备配备多拟态特征编码器，用于将多源生物特征数据映射至统一嵌入表示空间；本地差分隐私模块，用于根据分配的噪声强度对嵌入表示添加扰动；本地模型训练引擎，用于更新本地参数。服务器包括模型聚合引擎，用于聚合本地参数生成全局模型；隐私风险感知器，用于监控偏差累积并动态调整各生物模态的噪声预算分配策略；机器遗忘学习引擎，用于响应数据删除请求并执行近似抹除操作。本发明有效解决了多模态生物特征数据在联邦学习中的统一表示、隐私保护与模型精度的动态平衡、以及数据痕迹高效抹除问题，显著提升了系统的安全性、实用性和合规性。

本发明授权一种跨设备生物特征多拟态学习系统在权利要求书中公布了：1.一种跨设备生物特征多拟态学习系统，其特征在于，所述系统包括： 一个或多个客户端设备，用于采集多源生物特征数据； 一个全局模型聚合服务器，与所述一个或多个客户端设备通信连接； 其中，所述客户端设备包括： 多拟态特征编码器，用于接收原始生物特征数据，并将其映射到一个统一的嵌入表示空间； 本地差分隐私模块，用于对所述多拟态特征编码器输出的统一嵌入表示添加噪声扰动； 本地模型训练引擎，用于利用扰动后的嵌入表示更新本地模型参数； 其中，所述全局模型聚合服务器包括： 模型聚合引擎，用于聚合来自多个客户端设备的本地模型参数，生成全局模型； 隐私风险感知器，用于监控聚合过程的偏差累积，并基于各生物模态的全局敏感度动态调整下一轮训练的噪声预算分配策略； 机器遗忘学习引擎，用于响应于用户数据删除请求，计算待删除数据对全局模型参数的影响并执行近似抹除操作； 所述隐私风险感知器被配置为执行以下操作： 基于所述多源生物特征数据中各生物模态的全局敏感度Sm  和预设的隐私预算ε,δ，ε为隐私损失上界，δ为失败概率，根据高斯机制的标准差公式计算各模态的初始噪声强度σm，即： 在每一轮全局模型聚合后，计算当前全局模型参数wt与上一轮参数wt‑1的L2范数差异作为偏差累积值B： 若B超过预设阈值Bthreshold，则生成控制信号，按如下方式调整高敏感度生物模态的噪声强度： 其中为调整前的噪声强度，为调整后的噪声强度，α为可调超参数，用于控制调整幅度。

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