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龍圖騰網獲悉杭州趣鏈科技有限公司申請的專利線性回歸模型的分布式學習方法、裝置、設備及存儲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：CN120012042B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202510476487.9，技術領域涉及：G06F18/27；該發明授權線性回歸模型的分布式學習方法、裝置、設備及存儲介質是由胡麥芳;喬沛楊;黃方蕾;郭威;余清波設計研發完成，并于2025-04-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本線性回歸模型的分布式學習方法、裝置、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請適用于機器學習領域，提供一種線性回歸模型的分布式學習方法、裝置、設備及存儲介質，其中方法包括：獲取中心節點發送的目標模型的模型參數及各個模型參數的證明密鑰；基于本地訓練樣本計算所述目標模型的損失函數對各個模型參數的梯度數據，并基于所述證明密鑰及所述本地訓練樣本計算得到誠實證明信息；將所述誠實證明信息及所述梯度數據發送至所述中心節點；獲取所述中心節點發送的更新后的模型參數及各個更新后的模型參數的證明密鑰，直至目標模型訓練完畢。該方案能夠基于誠實證明信息對參與方反饋的梯度數據進行校驗，防止投毒攻擊，確保模型得到有效訓練。

本發明授權線性回歸模型的分布式學習方法、裝置、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種線性回歸模型的分布式學習方法，其特征在于，應用于參與方節點，所述方法包括： 獲取中心節點發送的目標模型的模型參數及各個模型參數的證明密鑰； 基于本地訓練樣本計算所述目標模型的損失函數對各個模型參數的梯度數據，并基于所述證明密鑰及所述本地訓練樣本計算得到誠實證明信息；所述誠實證明信息用于對所述參與方節點發送的所述梯度數據進行校驗；所述誠實證明信息包括第一證明信息及第二證明信息，所述第一證明信息為基于所述本地訓練樣本中各個維度的特征數據及所述證明密鑰，分別計算出的與每一所述模型參數對應的證明信息；所述第二證明信息為基于所述本地訓練樣本中各個維度的所述特征數據及所述本地訓練樣本中的樣本標簽，計算出的與所述本地訓練樣本對應的證明信息； 將所述誠實證明信息及所述梯度數據發送至所述中心節點； 獲取所述中心節點發送的更新后的模型參數及各個更新后的模型參數的證明密鑰，返回執行所述基于本地訓練樣本計算所述目標模型的損失函數對各個模型參數的梯度數據的步驟，直至所述目標模型訓練完畢；其中，更新后的模型參數為所述中心節點基于所述誠實證明信息驗證所述梯度數據為誠實數據后對模型參數更新得到。

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杭州趣鏈科技有限公司，其通訊地址為：310051 浙江省杭州市濱江區西興街道月明路199號2號樓1701室；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”。