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龍圖騰網獲悉支付寶(杭州)信息技術有限公司申請的專利機器學習模型的訓練方法和調用方法以及機器學習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：CN114065293B 。

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：202111412953.5，技術領域涉及：G06F21/62；該發明授權機器學習模型的訓練方法和調用方法以及機器學習系統是由劉鶴洋設計研發完成，并于2021-11-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本機器學習模型的訓練方法和調用方法以及機器學習系統在說明書摘要公布了：本說明書實施例提供一種機器學習模型的訓練方法和調用方法以及機器學習系統。該訓練方法包括：由可驗證計算引擎平臺獲取一個或多個參與者中的每個參與者的包括訓練數據的第一訓練數據集；在所述可驗證計算引擎平臺的可信執行環境中，根據所述一個或多個參與者的所有第一訓練數據集獲取水印化訓練數據集，其中，所述水印化訓練數據集包括具有水印標簽的水印訓練數據和不具有水印標簽的訓練數據；以及在所述可信執行環境中，基于所述水印化訓練數據集進行訓練，以產生所述機器學習模型。

本發明授權機器學習模型的訓練方法和調用方法以及機器學習系統在權利要求書中公布了：1.一種機器學習模型的訓練方法，包括： 由可驗證計算引擎平臺獲取一個或多個參與者中的每個參與者的包括訓練數據的第一訓練數據集； 在所述可驗證計算引擎平臺的可信執行環境中，根據所述一個或多個參與者的所有第一訓練數據集獲取水印化訓練數據集，其中，所述水印化訓練數據集包括具有水印標簽的水印訓練數據和不具有水印標簽的訓練數據；以及 在所述可信執行環境中，基于所述水印化訓練數據集進行訓練，以產生所述機器學習模型， 其中，根據所述一個或多個參與者的所有第一訓練數據集獲取水印化訓練數據集包括： 合并所述一個或多個參與者的所有第一訓練數據集，以產生第二訓練數據集； 從所述第二訓練數據集中提取第三訓練數據集，其中，所述第三訓練數據集為所述第二訓練數據集的非空真子集，且所述第三訓練數據集包括來自所述一個或多個參與者中的每個參與者的訓練數據； 根據所述第三訓練數據集來產生第四訓練數據集，其中，所述第四訓練數據集中的每條訓練數據的特征部分由對所述第三訓練數據集中的相應的訓練數據的特征部分進行水印化處理而產生，且所述第四訓練數據集中的每條訓練數據的標簽部分由將所述第三訓練數據集中的相應的訓練數據的標簽部分修改為水印標簽而產生；以及 將所述第四訓練數據集與所述第二訓練數據集的至少一部分合并為所述水印化訓練數據集。

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