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龙图腾网获悉深圳前海新心数字科技有限公司申请的专利一种联邦学习中基于哈希PSI的高效匿踪查询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：CN116894051B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310724610.5，技术领域涉及：G06F16/2455；该发明授权一种联邦学习中基于哈希PSI的高效匿踪查询方法是由谈扬;彭彦雄设计研发完成，并于2023-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种联邦学习中基于哈希PSI的高效匿踪查询方法在说明书摘要公布了：本发明是一种联邦学习中基于哈希PSI的高效匿踪查询方法，联邦学习参与方为A和B，以及半诚实第三方C，A、B分别拥有隐私数据集，A方和B方使用基于半诚实第三方的哈希PSI进行隐私求交；包括A和B进行秘密共享得到共享秘密ss，并将ss作为哈希盐值，求得各自的隐私数据集的哈希值，并分别发送给C；C方计算隐私交集I的哈希索引集并发送给A；B生成待查询数据库DB；B将待查询数据库DB进行加法秘密共享得到DB＝sharel+share2，并将share1发送给A，将share2发送给C；A使用I的哈希索引集IntHash对share1进行筛选，得到sharell；C使用I的哈希索引集IntHash对share2进行筛选，得到share22，并返回给A；A计算sharell+share22得到隐私交集I对应要查询的数据DBI的步骤。本发明提高联邦学习中匿踪查询的效率和安全性。

本发明授权一种联邦学习中基于哈希PSI的高效匿踪查询方法在权利要求书中公布了：1.一种联邦学习中基于哈希PSI的高效匿踪查询方法，联邦学习参与方为A和B，以及半诚实第三方C，A拥有隐私数据集SETA，B方拥有隐私数据集SETB，其特征在于：A方和B方使用基于半诚实第三方的哈希PSI进行隐私求交；包括以下步骤： S1、A和B进行秘密共享得到共享秘密ss，并将ss作为哈希盐值，求得各自的隐私数据集的哈希值HA＝Hx+ss，x∈SETA和HB＝Hy+ss，y∈SETB，并分别将哈希值HA和HB发送给C； S2、C方计算隐私交集I的哈希索引集IntHash＝HA∩HB，并将I的哈希索引集IntHash发送给A； S3、B生成待查询数据库DB； S4、B将待查询数据库DB进行加法秘密共享得到DB＝share1+share2，并将share1发送给A，将share2发送给C； S5、A使用I的哈希索引集IntHash对share1进行筛选，得到share11； S6、C使用I的哈希索引集IntHash对share2进行筛选，得到share22，并返回给A； S7、A计算share11+share22得到隐私交集I对应要查询的数据DBI。

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