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龍圖騰網(wǎng)獲悉杭州今元標(biāo)矩科技有限公司申請的專利AI模型迭代中的差分隱私參數(shù)保護(hù)方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120354457B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510839252.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F21/62；該發(fā)明授權(quán)AI模型迭代中的差分隱私參數(shù)保護(hù)方法是由王存剛;徐永軍;黃佳琪設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-23向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本AI模型迭代中的差分隱私參數(shù)保護(hù)方法在說明書摘要公布了：本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了AI模型迭代中的差分隱私參數(shù)保護(hù)方法，通過將AI模型迭代前參數(shù)預(yù)處理、迭代中隱私監(jiān)控與補(bǔ)償、迭代后漏洞檢測及參數(shù)優(yōu)化四個步驟有機(jī)結(jié)合，構(gòu)建起覆蓋AI模型整個迭代周期的隱私保護(hù)體系；各步驟協(xié)同關(guān)聯(lián)，能夠根據(jù)AI模型訓(xùn)練進(jìn)度、參數(shù)敏感度變化、隱私泄露狀況以及攻擊測試結(jié)果等多方面因素，實(shí)時自適應(yīng)地調(diào)整隱私保護(hù)和參數(shù)設(shè)置，能夠更好地適應(yīng)復(fù)雜多變的AI模型訓(xùn)練環(huán)境；從通過攻擊測試發(fā)現(xiàn)漏洞，到定位漏洞噪聲參數(shù)，再到根據(jù)參數(shù)貢獻(xiàn)率和漏洞情況優(yōu)化噪聲參數(shù)集合，形成了完整的漏洞預(yù)防與修復(fù)閉環(huán)，這有助于及時發(fā)現(xiàn)和解決AI模型中潛在的隱私安全問題，不斷提升AI模型的安全性和可靠性。

本發(fā)明授權(quán)AI模型迭代中的差分隱私參數(shù)保護(hù)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.AI模型迭代中的差分隱私參數(shù)保護(hù)方法，其特征在于，包括： 在每次AI模型迭代前，通過聚類算法識別參數(shù)的梯度分布和迭代幅度，以動態(tài)劃分參數(shù)的敏感度層級，并根據(jù)AI模型的訓(xùn)練進(jìn)度動態(tài)劃分訓(xùn)練階段，分析訓(xùn)練階段和參數(shù)的敏感度層級以綜合分配每個參數(shù)的隱私預(yù)算和噪聲量； 在每次AI模型迭代后，根據(jù)每個參數(shù)的隱私預(yù)算計算歷史AI模型迭代中每個參數(shù)的累計隱私泄露量，判斷每個參數(shù)的累計隱私泄露量，以觸發(fā)補(bǔ)償下一輪AI模型迭代中每個參數(shù)的噪聲量，并根據(jù)訓(xùn)練階段的劃分結(jié)果動態(tài)調(diào)整噪聲量的補(bǔ)償強(qiáng)度，輸出補(bǔ)償后的噪聲參數(shù)集合； 根據(jù)AI模型迭代的損失變化輸出AI模型，基于噪聲參數(shù)集合生成對抗樣本集，通過成員推斷攻擊根據(jù)對抗樣本集進(jìn)行模擬攻擊測試，并確定模擬攻擊測試中的攻擊成功率，分析攻擊成功率以觸發(fā)漏洞檢測，同時定位漏洞噪聲參數(shù)； 通過SHAP值分析每個參數(shù)對AI模型的使用貢獻(xiàn)率，根據(jù)使用貢獻(xiàn)率和漏洞噪聲參數(shù)綜合更新每個參數(shù)的噪聲量，以優(yōu)化噪聲參數(shù)集合。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人杭州今元標(biāo)矩科技有限公司，其通訊地址為：310009 浙江省杭州市上城區(qū)采荷大廈503室；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。