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龙图腾网获悉支付宝(杭州)信息技术有限公司申请的专利一种保护隐私的多方联合训练方法及装置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：CN114662148B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202210302945.3，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种保护隐私的多方联合训练方法及装置是由郑龙飞;王力;张本宇设计研发完成，并于2022-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种保护隐私的多方联合训练方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供了一种保护隐私的多方联合训练方法及装置。第二设备和多个第一设备分别拥有完整模型中的第二部分模型和多个第一部分模型。任意一个第一设备通过自身的第一部分模型确定样本的包含隐私数据的提取特征，并基于提取特征确定用于对第一部分模型更新的第一梯度分片。多个第一设备与第二设备之间，通过基于多方安全计算的数据交互，使得第二设备得到对多个提取特征聚合后的聚合特征；第二设备利用聚合特征确定第二部分模型的输出数据，基于输出数据和聚合特征确定用于对第一部分模型更新的第二梯度分片，并将其发送至多个第一设备；多个第一设备分别基于第二梯度分片和自身确定的第一梯度分片，对自身的第一部分模型进行更新。

本发明授权一种保护隐私的多方联合训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种保护隐私的多方联合训练方法，其中，第二设备和多个第一设备分别拥有业务预测模型中的第二部分模型和多个第一部分模型，所述方法包括： 任意一个第一设备，通过自身的第一部分模型确定自身拥有的样本的提取特征，并基于所述提取特征确定用于对所述第一部分模型进行更新的第一梯度分片；所述第一梯度分片非完整梯度； 多个第一设备与所述第二设备之间，通过基于多方安全计算的数据交互，使得所述第二设备得到对多个提取特征聚合后的聚合特征； 所述第二设备，利用所述聚合特征确定所述第二部分模型的输出数据，基于所述输出数据和所述聚合特征确定用于对多个第一部分模型进行更新的第二梯度分片，并将其发送至多个第一设备；所述第二梯度分片非完整梯度； 多个第一设备，分别接收所述第二设备发送的第二梯度分片，基于所述第二梯度分片与自身确定的第一梯度分片的乘积，确定针对自身的第一部分模型的第一梯度，利用所述第一梯度对自身的第一部分模型进行更新，所述第一梯度为完整梯度。

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支付宝(杭州)信息技术有限公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11；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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