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龙图腾网获悉北京聚智行大数据发展有限公司申请的专利一种基于联邦学习的消费品数据安全保护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：CN120850346B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511075733.6，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种基于联邦学习的消费品数据安全保护方法及系统是由张晋波设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联邦学习的消费品数据安全保护方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及联邦学习数据安全保护领域，尤其涉及一种基于联邦学习的消费品数据安全保护方法及系统，该方法包括：将生产企业的消费品生产状态数据和联邦学习梯度数据通过预测模型生成多项式阶数，其中预测模型基于LSTM架构构建；基于多项式阶数和联邦学习梯度数据生成动态多项式和生产企业本地端加密份额；联邦学习本地端将多个生产企业本地端加密份额上传至公共服务平台，对生产企业本地端加密份额进行聚合和解密，生成联邦学习梯度数据，并将联邦学习梯度数据用于联邦学习模型的更新。本发明实现了通过多项式引入LSTM生成的平衡安全与效率的阶数，实现了兼顾隐私保护、安全策略及轻量级计算的联邦学习消费品数据安全方法。

本发明授权一种基于联邦学习的消费品数据安全保护方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的消费品数据安全保护方法，其特征在于，包括： 获取生产企业的消费品生产状态数据，并将所述消费品生产状态数据和联邦学习梯度数据通过预测模型生成多项式阶数，其中所述预测模型基于LSTM架构构建； 基于所述多项式阶数和所述联邦学习梯度数据生成动态多项式，并基于所述动态多项式计算生产企业本地端加密份额； 多个联邦学习本地端将多个所述生产企业本地端加密份额上传至公共服务平台，消费品公共服务平台对多个所述生产企业本地端加密份额进行聚合和解密，生成所述联邦学习梯度数据，并将所述联邦学习梯度数据用于联邦学习模型的更新； 其中，将消费品生产状态数据和联邦学习梯度数据通过预测模型生成多项式阶数的过程包括： 将所述消费品生产状态数据和联邦学习梯度数据融合构建输入特征； 将所述输入特征通过预测模型的门控机制生成输出隐藏状态； 将所述输出隐藏状态通过线性组合和取整生成所述多项式阶数； 其中，将输入特征通过预测模型的门控机制生成输出隐藏状态的过程包括： 所述门控机制基于所述输入特征和前一时间步隐藏状态计算输入门、输出门和候选状态向量； 所述门控机制基于所述输入特征、前一时间步隐藏状态和前一时间步细胞状态更新值计算遗忘门； 所述门控机制基于所述输入门、候选状态向量、遗忘门和前一时间步细胞状态更新值计算当前时间步细胞状态更新值； 所述门控机制基于所述当前时间步细胞状态更新值和输出门，计算当前时间步隐藏状态； 所述门控机制进行所述当前时间步隐藏状态的迭代计算，直到超过迭代上限阈值，将所述当前时间步隐藏状态作为所述输出隐藏状态。

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