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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利针对隐私保护纵向联邦学习的搭便车攻击检测方法及系统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：CN120434047B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510913690.8，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权针对隐私保护纵向联邦学习的搭便车攻击检测方法及系统是由花忠云;刘欣睿;廖清设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对隐私保护纵向联邦学习的搭便车攻击检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供针对隐私保护纵向联邦学习的搭便车攻击检测方法及系统，涉及数据处理领域，方法包括：基于本地的底部模型生成第一密文表征并接收各个被动参与方发送的第二密文表征；基于第一密文表征和第二密文表征确定被动参与方对应的密文最大均值差异；将密文最大均值差异发送至可信第三方，接收可信第三方发送的搭便车检测结果，搭便车检测结果是可信第三方对密文最大均值差异进行解密得到明文最大均值差异后和预设阈值确定的，预设阈值基于多轮训练得到，在训练中被动参与方基于主动参与方发送的更新信息更新底部模型，更新信息基于梯度信息和密文最大均值差异确定。本发明可以对纵向联邦学习的隐私数据进行保护并对搭便车攻击进行检测。

本发明授权针对隐私保护纵向联邦学习的搭便车攻击检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种针对隐私保护纵向联邦学习的搭便车攻击检测方法，其特征在于，所述方法由纵向联邦学习系统中的主动参与方执行，包括： 基于本地的底部模型生成待预测样本的第一密文表征，并接收各个第二密文表征，所述第二密文表征是被动参与方针对所述待预测样本生成的，所述第一密文表征和所述第二密文表征均是基于预设公钥加密得到的； 基于所述第一密文表征和所述第二密文表征，确定所述被动参与方对应的密文最大均值差异，所述密文最大均值差异反映针对多个样本的所述第一密文表征和所述第二密文表征之间的差异； 将所述密文最大均值差异发送至可信第三方，接收所述可信第三方发送的搭便车检测结果，所述搭便车检测结果是所述可信第三方通过预设私钥对所述密文最大均值差异进行解密，得到明文最大均值差异，并基于所述明文最大均值差异和预设阈值确定的，其中，所述预设阈值是基于多轮训练得到的，在所述多轮训练的每一轮中，所述被动参与方基于所述主动参与方发送的更新信息更新所述被动参与方的底部模型，所述更新信息基于梯度信息以及所述密文最大均值差异确定。

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哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；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”。