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一种基于联邦学习的隐私计算服务方法及系统

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专利信息

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专利号 2025107594244 专利名称 一种基于联邦学习的隐私计算服务方法及系统
专利类型 发明专利 国际分类 G06F 21/62 (2013.01),H04L 9/40 (2022.01),G06N 20/00 (2019.01)
申请人 芜湖青穗信息科技有限公司 申请地址 安徽省芜湖市弋江区南瑞街道润地商业广场3幢1203室
发明人 余青,熊旦,葛宏宇,余阳,李耀,余伟 申请日期 2025-06-09
下证状态 未知 更新时间 2026-09-23 17:33:30
专利摘要 本申请提供一种基于联邦学习的隐私计算服务方法及系统。其中,该方法通过识别联邦学习参与方原始数据的敏感字段类型,划分隐私等级并进行局部遮蔽叠加动态噪声生成脱敏数据。基于加密算法复杂度将数据分割为与运算单元数量成正比的数据块并行加密,经加密通道传输至协作节点获取聚合结果,同步记录耗时与隐私强度值。通过计算耗时差异值动态调整数据块分割数量,并与隐私强度值交叉验证生成关联参数。当隐私强度不足时,提升对应等级的动态噪声并同步优化数据块分割,形成噪声增强与分块加密的动态联动机制。本申请通过差异值与隐私强度的动态互反馈机制,实现数据脱敏强度与加密计算效率的实时平衡。

交易流程

转让材料

买卖双方需提供 平台提供 转让后买方可获得
企业 个人 专利代理委托书
专利权转让协议
办理文件副本请求书
发明人变更声明
专利证书
手续合格通知书
专利登记簿副本
买方 企业营业执照
企业组织机构代码证
身份证
卖方 企业营业执照
专利证书原件
身份证
专利证书原件

服务保障

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