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龙图腾网获悉深圳前海微众银行股份有限公司申请的专利联邦学习建模优化方法、设备、介质及计算机程序产品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：CN113222180B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202110460157.2，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权联邦学习建模优化方法、设备、介质及计算机程序产品是由谭明超;马国强;范涛;陈天健;杨强设计研发完成，并于2021-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本联邦学习建模优化方法、设备、介质及计算机程序产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种联邦学习建模优化方法、设备、介质及计算机程序产品，所述联邦学习建模优化方法应用于第一设备，所述联邦学习建模优化方法包括：获取第一方待训练本地模型对应的第一方本地模型预测值；基于对所述第一方本地模型预测值进行随机数加密生成的第一方随机数加密值，与第二设备进行加密值交换，获得第二方随机数加密值；基于所述第二方随机数加密值生成的第二方随机数加密中间参数，与所述第二设备进行加密中间参数交换，获得第一方随机数加密中间参数；基于所述第一方随机数加密中间参数，优化所述第一方待训练本地模型，获得第一方联邦模型。本申请解决了基于联邦学习构建模型时安全性低的技术问题。

本发明授权联邦学习建模优化方法、设备、介质及计算机程序产品在权利要求书中公布了：1.一种联邦学习建模优化方法，其特征在于，所述联邦学习建模优化方法应用于第一设备，所述联邦学习建模优化方法包括： 获取第一方待训练本地模型对应的第一方本地模型预测值； 基于对所述第一方本地模型预测值进行随机数加密生成的第一方随机数加密值，与第二设备进行加密值交换，获得第二方随机数加密值，其中，所述第二方随机数加密值由所述第二设备对第二方待训练本地模型对应的第二方本地模型预测值以及样本标签进行随机数加密获得，以供所述第二设备获取所述第一方随机数加密值； 基于预设第一方密钥对中的私钥，对所述第二方随机数加密值进行解密，获得第二方随机数混合值；基于所述第一方本地模型预测值和所述第二方随机数混合值，生成第二方随机数混合中间参数；基于所述预设第一方密钥对中的公钥，对所述第二方随机数混合中间参数进行加密，获得第二方随机数加密中间参数；基于所述第二方随机数加密中间参数，与所述第二设备进行加密中间参数交换，获得第一方随机数加密中间参数，其中，所述第一方随机数加密中间参数由所述第二设备基于所述第一方随机数加密值生成，以供所述第二设备基于所述第二方随机数加密中间参数，优化所述第二方待训练本地模型，获得第二方联邦模型； 基于所述第一方随机数加密中间参数，优化所述第一方待训练本地模型，获得第一方联邦模型。

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深圳前海微众银行股份有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室(入驻深圳市前海商务秘书有限公司)；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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