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龍圖騰網獲悉湖南工商大學申請的專利一種基于聯邦學習和bert模型的醫療數據隱私保護方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120316805B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510768548.9，技術領域涉及：G06F21/60；該發明授權一種基于聯邦學習和bert模型的醫療數據隱私保護方法是由曾陽艷;俞珅;鄧高億設計研發完成，并于2025-06-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于聯邦學習和bert模型的醫療數據隱私保護方法在說明書摘要公布了：本申請涉及一種基于聯邦學習和bert模型的醫療數據隱私保護方法，包括：各醫療機構基于各自的醫療數據集對中央服務器下發的BERT模型進行訓練，計算出對應的模型梯度，基于擾動的模型梯度計算對應醫療機構的參數更新量；各醫療機構對各自的參數更新量進行隨機切分，并將切分后的數據按照隱私重要程度劃分等級，對每個等級的數據采用不同的加密算法進行加密，得到對應的加密數據；對每個醫療機構的不同加密數據分別進行威脅檢測，將無威脅的加密數據上傳中央服務器進行解密與數據聚合，得到全局模型參數；各醫療機構基于中央服務器下發的全局模型參數更新各自的本地模型參數，并基于更新的本地模型參數訓練本地模型。

本發明授權一種基于聯邦學習和bert模型的醫療數據隱私保護方法在權利要求書中公布了：1.一種基于聯邦學習和bert模型的醫療數據隱私保護方法，其特征在于，包括： S1：將各醫療機構的本地數據進行預處理，得到各醫療機構的醫療數據集； S2：各醫療機構基于各自的醫療數據集對中央服務器下發的BERT模型進行訓練，計算出對應的模型梯度，并對各模型梯度均進行擾動，基于擾動的模型梯度計算對應醫療機構的參數更新量，包括： 為模型梯度添加服從拉普拉斯分布的噪聲，得到擾動的模型梯度； 將擾動的模型梯度與學習率相乘，得到第一乘積； 將第一乘積的負值作為對應醫療機構的參數更新量； S3：各醫療機構對各自的參數更新量進行隨機切分，并將切分后的數據按照隱私重要程度劃分等級，對每個等級的數據采用不同的加密算法進行加密，得到對應的加密數據； S4：對每個醫療機構的不同加密數據分別進行威脅檢測，將有威脅的加密數據丟棄，并重新執行步驟S3-S4；將無威脅的加密數據上傳中央服務器進行解密與數據聚合，得到全局模型參數； S5：各醫療機構基于中央服務器下發的全局模型參數更新各自的本地模型參數，并基于更新的本地模型參數訓練本地模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人湖南工商大學，其通訊地址為：410205 湖南省長沙市岳麓區岳麓大道569號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。