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龙图腾网获悉阿里巴巴(中国)有限公司申请的专利拆分学习系统以及基于拆分学习的对抗样本制作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：CN116187425B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202310064338.2，技术领域涉及：G06N3/094；该发明授权拆分学习系统以及基于拆分学习的对抗样本制作方法是由范洺源;周文猛设计研发完成，并于2023-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本拆分学习系统以及基于拆分学习的对抗样本制作方法在说明书摘要公布了：公开了一种拆分学习系统以及基于拆分学习的对抗样本制作方法。拆分学习系统的服务器在在前向传播时获取来自客户端的输入层输出，向所述影子输入层输入伪训练数据以获取影子输入层输出；计算相似性损失，所述相似性损失用于表征所述输入层输出和所述影子输入层输出之间的相似性；在反向传播时，计算服务器层梯度信息并且根据相似性损失计算的相似度梯度信息，并将融合梯度信息返回给客户端。本发明通过影子模型训练解决共享模型部分缺失问题，并通过产生对抗性示例进行评估的本地对抗性攻击。影子模型训练只需要少量未标记的同类数据，并可通过更改自然样本的中间输出来制作对抗性样本。上述攻击过程成本低且有效，显示出现有拆分模型的脆弱性。

本发明授权拆分学习系统以及基于拆分学习的对抗样本制作方法在权利要求书中公布了：1.一种拆分学习系统，包括客户端和服务器，所述客户端上布置有神经网络模型的输入层和输出层，所述服务器上布置有所述神经网络模型的服务器层，其特征在于，所述输入层、所述服务器层和所述输出层构成一个完整的神经网络模型，所述服务器上还布置有影子输入层，并且在所述神经网络模型训练阶段的第i次迭代中用于： 在前向传播时，获取来自客户端的输入层输出，其中，通过将训练数据输入所述输入层来生成所述输入层输出； 向所述影子输入层输入伪训练数据以获取影子输入层输出； 计算相似性损失，所述相似性损失用于表征所述输入层输出和所述影子输入层输出之间的相似性； 在反向传播时，计算服务器层梯度信息并且根据所述相似性损失计算的相似度梯度信息，并将融合有服务器层梯度信息和相似度梯度信息的融合梯度信息返回给所述客户端， 其中，所述相似度梯度信息用于更新所述影子输入层的参数，所述融合梯度信息被所述客户端用于更新所述输入层的参数； 所述服务器用于：在前向传播时，将所述输入层输出作为所述服务器层的输入以生成服务器层输出，并将所述服务器层输出提供给所述客户端；以及在反向传播时，获取输出层梯度信息，并基于所述输出层梯度信息计算所述服务器层梯度信息，其中，所述输出层梯度信息基于所述服务器层输出和所述训练数据的标签数据生成。

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