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龙图腾网获悉北京火山引擎科技有限公司申请的专利纵向联邦学习方法、装置、电子设备及可读存储介质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：CN116384503B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202211734573.8，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权纵向联邦学习方法、装置、电子设备及可读存储介质是由林宇;刘洋;吴烨设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本纵向联邦学习方法、装置、电子设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本公开涉及一种纵向联邦学习方法、装置、电子设备及可读存储介质，该方法中，多个参与方分别初始化聚类中心，并通过一次K‑means聚类获取样本到聚类中心的距离；多个参与方利用半同态加密算法对距离信息进行加密以及交互，使得多个参与方在密文的基础上为其他参与方计算下一轮K‑means聚类的聚类中心；将计算结果发布给另一参与方时，使用差分隐私技术在计算结果上添加满足差分隐私的噪声，确保发布的计算结果的安全性，通过不断迭代，各参与方可以获得进行K‑means聚类的目标聚类中心。本公开能够实现在无第三方服务器参与的情况下实现两方纵向联邦学习K‑means训练，且通过半同态加密以及差分隐私提高了样本安全性。

本发明授权纵向联邦学习方法、装置、电子设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种纵向联邦学习方法，其特征在于，包括： 基于样本的第一特征和初始化的聚类中心进行K-means聚类得到第一距离，并对所述第一距离进行半同态加密得到第一密文距离，并发送所述第一密文距离至参与纵向联邦学习的其他参与方； 接收所述其他参与方反馈的第二密文距离；所述第二密文距离为所述其他参与方对第二距离和所述第一密文距离进行半同态加密得到；所述第二距离为所述其他参与方基于拥有的所述样本的第二特征进行K-means聚类得到； 根据所述第二密文距离确定所述样本的类别，并发送所述样本的类别至所述其他参与方，使得所述其他参与方基于所述样本的类别计算下一轮K-means聚类的聚类中心，所述其他参与方计算聚类中心时所采用的样本的密文特征为预先对样本的第一特征进行半同态加密并发送给其他参与方的； 接收所述其他参与方发送的第一密文指示信息；所述第一密文指示信息为所述其他参与方根据所述样本的密文特征计算密文特征平均值，将所述密文特征平均值作为差分隐私噪声的敏感度，并根据用户预设的隐私预算对计算得到的聚类中心的信息进行差分隐私处理所得到的密文信息； 将所述第一密文指示信息所指示的聚类中心作为聚类中心并进行K-means聚类，迭代训练直至满足迭代要求，获取进行K-means聚类对应的目标聚类中心。

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