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龍圖騰網獲悉中國科學技術大學申請的專利一種縱向聯邦學習中的數據標簽保護方法、設備及介質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：CN120449211B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202510946401.4，技術領域涉及：G06F21/62；該發明授權一種縱向聯邦學習中的數據標簽保護方法、設備及介質是由張蘭;檀俊滔設計研發完成，并于2025-07-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種縱向聯邦學習中的數據標簽保護方法、設備及介質在說明書摘要公布了：本發明公開一種縱向聯邦學習中的數據標簽保護方法、設備及介質，屬數據安全領域，用于縱向聯邦學習系統中，第一輪訓練前，初始化密文層列表、待重構層列表和選擇準則參數，包括：步驟1，基于秘密分享的模型層掩蔽處理，包括秘密分享與重構處理；步驟2，模型安全更新：包括安全前向傳播與反向傳播；步驟3，影子模型更新：在本地構建訓練影子模型，算出梯度值；步驟4，按預設的隱私預算閾值選擇調整需掩蔽的模型層，按調整的掩蔽模型層更新密文層列表和待重構層列表；步驟5，用新密文層列表和待重構層列表重新執行步驟1的模型層掩蔽處理，開啟下一輪訓練，直到完成。該方法能提升縱向聯邦學習中的數據標簽安全性。

本發明授權一種縱向聯邦學習中的數據標簽保護方法、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種縱向聯邦學習中的數據標簽保護方法，其特征在于，在對模型開始訓練前，由隱私保護方初始化密文層列表、待重構層列表和選擇準則參數，再開始訓練，包括： 步驟1，對密文層列表中對應的模型層參數進行秘密分享的掩蔽處理； 對待重構層列表中對應的模型層參數進行秘密重構處理； 步驟2，模型安全更新： 安全前向傳播：若模型層為密文層，對輸入進行秘密分享與秘密重構處理得到下一模型層輸入；迭代上述過程，直到輸出模型的最終特征嵌入； 安全反向傳播：計算全局模型損失值，從全局模型的全局輸出層執行反向傳播計算；若模型層為密文層，對輸入梯度值進行秘密分享與秘密重構處理得到明文的上一模型層梯度值；迭代上述過程，直到模型的每一層參數均完成更新； 步驟3，影子模型更新： 隱私保護方在本地構建并訓練影子模型，算出影子模型的梯度值，并將影子模型的梯度值累計到選擇準則參數中； 步驟4，按預設的隱私預算閾值結合選擇準則參數中的累計梯度值選擇調整需掩蔽的模型層，并更新得到新密文層列表和新待重構層列表； 步驟5，用新密文層列表和新待重構層列表回步驟1開啟下一輪訓練，直到訓練完成。

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國科學技術大學，其通訊地址為：230026 安徽省合肥市包河區金寨路96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”。