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龙图腾网获悉杭州中奥科技有限公司申请的专利基于分裂学习的图像数据保护方法、系统及电子设备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：CN113901516B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202111185207.7，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权基于分裂学习的图像数据保护方法、系统及电子设备是由郑申俊;沈俊青;张亮;田甜;何刚;刘涛;蔡锦澄;陈亮;王要超设计研发完成，并于2021-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分裂学习的图像数据保护方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于分裂学习的图像数据保护方法、系统及电子设备，涉及信息安全技术领域，该方法首先通过获取原始图像数据并确定原始图像数据对应的初始嵌入特征；然后将原始图像数据与预设的噪声数据进行叠加得到扰动图像，并确定扰动图像对应的扰动嵌入特征；其中，预设的噪声数据通过已训练完成的生成器所生成的；再将初始嵌入特征和扰动嵌入特征输入至已训练完成的鉴别器中得到特征相似性结果，并将满足预设阈值的特征相似结果对应的扰动嵌入特征进行聚合。该方法在各参与方上传粉碎数据给服务器之前对图像数据进行重构，并在避免数据重构失效的前提下提高了图像数据的隐私性。

本发明授权基于分裂学习的图像数据保护方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于分裂学习的图像数据保护方法，其特征在于，所述方法包括： 获取原始图像数据，并确定所述原始图像数据对应的初始嵌入特征； 将所述原始图像数据与预设的噪声数据进行叠加得到扰动图像，并确定所述扰动图像对应的扰动嵌入特征；其中，所述预设的噪声数据通过已训练完成的生成器所生成的； 将所述初始嵌入特征和所述扰动嵌入特征输入至已训练完成的鉴别器中得到特征相似性结果，并将满足预设阈值的所述特征相似性结果对应的所述扰动嵌入特征进行聚合； 所述生成器的训练过程，包括： 在先验分布中选取噪声作为所述生成器的噪声向量； 将所述噪声向量输入至已初始化的所述生成器中，所述生成器将所述噪声向量前向传播输出噪声数据，并将所述生成器进行重构； 将所述原始图像数据与所述噪声数据进行叠加得到扰动图像，并利用扰动图像与目标扰动图像构建损失函数；所述损失函数为： ， 其中，为所述生成器的损失函数；为客户端子模型；为鉴别器模型；为样本数量； 利用所述损失函数计算所述生成器的损失值，当所述损失值满足预设阈值时停止训练； 所述鉴别器的训练过程，包括： 利用子模型分别在所述原始图像数据以及所述扰动图像进行提取特征，获得初始嵌入特征以及扰动嵌入特征 将所述初始嵌入特征以及所述扰动嵌入特征输入至已初始化的鉴别器中；并将所述扰动嵌入特征对应的标签设置为0，所述初始嵌入特征对应的标签设置为1； 利用预设的损失函数计算所述鉴别器的损失值，当所述损失值满足预设阈值时停止训练；其中，所述损失函数为： 其中，为所述鉴别器的损失函数； 将满足预设阈值的所述特征相似性结果对应的所述扰动嵌入特征进行聚合，包括： 判断所述特征相似性结果是否满足所述噪声数据中的数据脱敏关系； 如果不满足，则利用所述生成器确定的所述噪声数据与预设的目标脱敏数据进行叠加生成脱敏图像，并利用所述鉴别器得到所述脱敏图像的特征相似性结果，直至所述脱敏图像的特征相似性结果满足所述数据脱敏关系时，将所述脱敏图像的特征相似性结果对应的扰动嵌入特征进行聚合。

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