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龍圖騰網獲悉谷歌有限責任公司申請的專利經由梯度提升的隱私保護機器學習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：CN114930357B 。

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：202180007358.5，技術領域涉及：G06N20/20；該發明授權經由梯度提升的隱私保護機器學習是由毛一然;王剛;馬塞爾·M·莫蒂·揚設計研發完成，并于2021-10-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本經由梯度提升的隱私保護機器學習在說明書摘要公布了：這描述了隱私保護機器學習平臺。在一個方面，一種方法包括由多個多方計算MPC系統中的第一計算系統接收包括給定用戶簡檔的第一份額的推斷請求。至少部分地基于第一機器學習模型來確定給定用戶簡檔的預測標簽。確定給定用戶簡檔的指示預測標簽中的預測誤差的預測殘差值。第一計算系統至少部分地基于給定用戶簡檔的第一份額和第二機器學習模型來確定給定用戶簡檔的預測殘差值的第一份額。第一計算系統從MPC計算系統的第二計算系統接收指示給定用戶簡檔的預測殘差值的第二份額的數據。

本發明授權經由梯度提升的隱私保護機器學習在權利要求書中公布了：1.一種計算機實現的方法，包括： 由多個多方計算計算系統中的第一計算系統接收包括給定用戶簡檔的第一份額的推斷請求； 至少部分地基于使用多個用戶簡檔訓練的第一機器學習模型來確定所述給定用戶簡檔的預測標簽； 確定所述給定用戶簡檔的指示所述預測標簽中的預測誤差的預測殘差值，包括： 由所述第一計算系統至少部分地基于所述給定用戶簡檔的第一份額和第二機器學習模型來確定所述給定用戶簡檔的所述預測殘差值的第一份額，所述第二機器學習模型是使用所述多個用戶簡檔和指示所述多個用戶簡檔的多個真實標簽與使用所述第一機器學習模型為所述多個用戶簡檔確定的多個預測標簽之間的差異的數據來訓練的； 由所述第一計算系統從所述多個多方計算計算系統中的第二計算系統接收指示由所述第二計算系統至少部分地基于所述給定用戶簡檔的第二份額和一個或多個機器學習模型的第二集合確定的所述給定用戶簡檔的所述預測殘差值的所述第二份額的數據；以及 至少部分地基于所述預測殘差值的所述第一份額和所述第二份額來確定所述給定用戶簡檔的所述預測殘差值； 由所述第一計算系統至少部分地基于為所述給定用戶簡檔確定的所述預測標簽和所述預測殘差值來生成推斷結果的第一份額；以及 由所述第一計算系統向客戶端設備提供所述推斷結果的所述第一份額和從所述第二計算系統接收的所述推斷結果的第二份額。

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谷歌有限責任公司，其通訊地址為：美國加利福尼亞州；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”。