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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利考慮盟友間數據泄露的縱向聯邦學習隱私保護方法和系統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：CN120296798B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202510775759.5，技術領域涉及：G06F21/62；該發明授權考慮盟友間數據泄露的縱向聯邦學習隱私保護方法和系統是由紀守領;林瑞瀟;王露怡;職巳杰;周純毅設計研發完成，并于2025-06-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本考慮盟友間數據泄露的縱向聯邦學習隱私保護方法和系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種考慮盟友間數據泄露的縱向聯邦學習隱私保護方法和系統，屬于垂直聯邦學習隱私保護領域。記錄縱向聯邦學習系統的服務器端頂層模型的初始準確率，服務器維護一個采樣自各客戶端本地數據的數據子集；將每一個客戶端依次視為第二客戶端，其余客戶端視為第一客戶端，計算各第一客戶端竊取第二客戶端數據的風險，將風險最大值作為第二客戶端的總體隱私泄露風險，若總體隱私泄露風險超過風險閾值，則對服務器下發至第二客戶端的更新梯度加噪，基于加噪結果重新計算總體隱私泄露風險直至滿足隱私保護條件；遍歷全部客戶端；本發明解決了縱向聯邦學習中面向不依賴標簽、中間結果和頂層模型的盟友間數據泄露風險的隱私保護能力增強問題。

本發明授權考慮盟友間數據泄露的縱向聯邦學習隱私保護方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種考慮盟友間數據泄露的縱向聯邦學習隱私保護方法，其特征在于，包括： 記錄縱向聯邦學習系統的服務器端頂層模型的初始準確率，服務器維護一個采樣自各客戶端本地數據的數據子集； 將每一個客戶端依次視為第二客戶端，其余客戶端視為第一客戶端，計算各第一客戶端竊取第二客戶端數據的風險，將風險最大值作為第二客戶端的總體隱私泄露風險，若總體隱私泄露風險超過風險閾值，則對服務器下發至第二客戶端的更新梯度加噪，基于加噪結果重新計算總體隱私泄露風險直至滿足隱私保護條件；遍歷全部客戶端； 計算第一客戶端竊取第二客戶端數據的風險時，基于服務器維護的第一客戶端的數據子集訓練一個標簽重建器；獲取第一客戶端數據子集的第一語義相似圖像集，以及第二客戶端數據子集的第二語義相似圖像集，兩個語義相似圖像集的樣本空間對齊；利用標簽重建器生成來自第一語義相似圖像集的第一樣本的偽標簽，以第一樣本及其偽標簽作為條件引導，利用條件擴散模型重建來自第二語義相似圖像集的第二樣本的候選集合，從候選集合中篩選重建樣本，根據重建樣本和第二樣本的峰值信噪比得到第一客戶端竊取第二客戶端數據的風險。

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浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866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”。