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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利一种基于联邦学习和bert模型的医疗数据隐私保护方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120316805B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510768548.9，技术领域涉及：G06F21/60；该发明授权一种基于联邦学习和bert模型的医疗数据隐私保护方法是由曾阳艳;俞珅;邓高亿设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联邦学习和bert模型的医疗数据隐私保护方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于联邦学习和bert模型的医疗数据隐私保护方法，包括：各医疗机构基于各自的医疗数据集对中央服务器下发的BERT模型进行训练，计算出对应的模型梯度，基于扰动的模型梯度计算对应医疗机构的参数更新量；各医疗机构对各自的参数更新量进行随机切分，并将切分后的数据按照隐私重要程度划分等级，对每个等级的数据采用不同的加密算法进行加密，得到对应的加密数据；对每个医疗机构的不同加密数据分别进行威胁检测，将无威胁的加密数据上传中央服务器进行解密与数据聚合，得到全局模型参数；各医疗机构基于中央服务器下发的全局模型参数更新各自的本地模型参数，并基于更新的本地模型参数训练本地模型。

本发明授权一种基于联邦学习和bert模型的医疗数据隐私保护方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习和bert模型的医疗数据隐私保护方法，其特征在于，包括： S1：将各医疗机构的本地数据进行预处理，得到各医疗机构的医疗数据集； S2：各医疗机构基于各自的医疗数据集对中央服务器下发的BERT模型进行训练，计算出对应的模型梯度，并对各模型梯度均进行扰动，基于扰动的模型梯度计算对应医疗机构的参数更新量，包括： 为模型梯度添加服从拉普拉斯分布的噪声，得到扰动的模型梯度； 将扰动的模型梯度与学习率相乘，得到第一乘积； 将第一乘积的负值作为对应医疗机构的参数更新量； S3：各医疗机构对各自的参数更新量进行随机切分，并将切分后的数据按照隐私重要程度划分等级，对每个等级的数据采用不同的加密算法进行加密，得到对应的加密数据； S4：对每个医疗机构的不同加密数据分别进行威胁检测，将有威胁的加密数据丢弃，并重新执行步骤S3-S4；将无威胁的加密数据上传中央服务器进行解密与数据聚合，得到全局模型参数； S5：各医疗机构基于中央服务器下发的全局模型参数更新各自的本地模型参数，并基于更新的本地模型参数训练本地模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖南工商大学，其通讯地址为：410205 湖南省长沙市岳麓区岳麓大道569号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。