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龍圖騰網獲悉中山大學申請的專利一種基于TEE和GPU的浮點數矩陣乘法安全外包驗證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：CN118036064B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202410159302.7，技術領域涉及：G06F21/62；該發明授權一種基于TEE和GPU的浮點數矩陣乘法安全外包驗證方法是由田海博;任雙寅設計研發完成，并于2024-02-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于TEE和GPU的浮點數矩陣乘法安全外包驗證方法在說明書摘要公布了：本發明涉及機器學習隱私計算技術領域，更具體地，涉及一種基于TEE和GPU的浮點數矩陣乘法安全外包驗證方法。將對外包計算的驗證計算放在了X′,Y′和Z′上，這樣不管是TEE還是GPU，在計算順序相同的情況下，Z′中的每個元素一定是與X′Y′的積的每個元素相同。與現有方案相比，避免了因計算機的精度所造成的檢驗錯誤問題，以及因容忍度而導致的GPU可在一定范圍內產生錯誤結果且無法被TEE檢驗到的問題，解決了浮點數矩陣乘法外包計算正確性檢驗的問題。

本發明授權一種基于TEE和GPU的浮點數矩陣乘法安全外包驗證方法在權利要求書中公布了：1.一種基于TEE和GPU的浮點數矩陣乘法安全外包驗證方法，其特征在于，包括以下步驟： S1.TEE產生外包矩陣X′和矩陣Y′，傳輸給GPU計算；在所述步驟S1中，產生外包矩陣X′和Y′的具體步驟如下： S11.TEE需要進行外包的兩個矩陣為Xm×n和Yn×s，根據初始的系統參數l以及外包矩陣的規模參數m、n、s生成均勻分布的隨機向量Kα＝{α1,…,αm}、Kβ＝{β1,…,βn}和Kγ＝{γ1,…,γs}，其中1≤i≤m,1≤j≤n,1≤k≤s；系統參數l選定方法包括：對于X′i,j＝Xi,j+αiβj，為了使X′與隨機矩陣具有不可區分性，需要αiβj的積遠大于Xi,j，即αiβj＞＞Xi,j，故其中x為X中的任意元素； S12.TEE計算X′i,j＝Xi,j+αiβj，Y′j,k＝Yj,k+βjγk，如果 返回步驟S11，重新生成隨機向量Kα,Kβ,Kγ； S2.GPU返回矩陣Z′＝X′Y′； S3.TEE在X′中隨機選取ρ行形成矩陣VX，在Y′中隨機選取列形成矩陣VY，計算校驗矩陣VZ＝VXVY，并比較Vz與Z′中相對應的值是否完全相同，不同則驗證失敗，退出外包過程，否則繼續執行。

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中山大學，其通訊地址為：510275 廣東省廣州市海珠區新港西路135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”。