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龙图腾网获悉重庆交通大学申请的专利一种面向零信任车联网数据隐私保护的纵向联邦学习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：CN119150318B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411176172.4，技术领域涉及：G06F21/60；该发明授权一种面向零信任车联网数据隐私保护的纵向联邦学习方法是由米波;王福源;黄大荣;曾思源;曾冉;孙藜娜;罗秋菊设计研发完成，并于2024-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向零信任车联网数据隐私保护的纵向联邦学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向零信任车联网数据隐私保护的纵向联邦学习方法，包括：分别获取作为主动方的主动车辆和作为被动方的被动车辆的用户ID集；主动车辆基于部分同态加密的同态转换方案分别与各个被动车辆进行数据对齐得到若干个用户ID交集；根据用户ID交集选取对应的用户数据来构建对应的本地数据集，一个用户ID交集对应一个本地数据集；主动车辆依次通过各个本地数据集训练自身及对应被动车辆的本地模型。本发明通过基于部分同态加密的同态转换方案实现数据对齐，从而提高数据对齐的通信安全性和执行效率；同时构造激活函数来避免因Paillier加密导致的激活函数泰勒展开，从而提高模型的准确率。

本发明授权一种面向零信任车联网数据隐私保护的纵向联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.一种面向零信任车联网数据隐私保护的纵向联邦学习方法，其特征在于，包括： S1：分别获取作为主动方的主动车辆和作为被动方的被动车辆的用户ID集； S2：主动车辆基于部分同态加密的同态转换方案分别与各个被动车辆进行数据对齐，得到若干个用户ID交集； S3：根据用户ID交集选取对应的用户数据来构建对应的本地数据集，即一个用户ID交集对应一个本地数据集； S4：主动车辆依次通过各个本地数据集训练自身及对应被动车辆的本地模型； 步骤S4中，具体包括以下步骤： S401：主动车辆从本地数据集中获取一组训练数据来与对应被动车辆进行协同训练； 训练数据包括训练样本特征和对应的标签数据； S402：主动车辆和被动车辆将训练样本特征作为其本地模型的输入，得到对应的预测结果； S403：主动车辆和被动车辆对自身的预测结果进行加密后传输给路边单元；通过路边单元对主动车辆和被动车辆的预测结果进行部分解密后构造激活函数； S404：主动车辆通过激活函数和对应的标签数据计算模型中间值，进而结合本地的训练样本特征计算梯度并更新本地模型； S405：主动车辆将模型中间值发送给对应的被动车辆；被动车辆基于模型中间值结合本地的训练样本特征计算梯度并更新本地模型； S406：重复步骤S401至S405，直至主动车辆和被动车辆的本地模型收敛或达到预设迭代轮次。

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