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龙图腾网获悉山东青鸟工业互联网有限公司申请的专利一种隐私计算中多方安全联合计算方法、系统及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：CN120692008B 。

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：202511187147.0，技术领域涉及：H04L9/00；该发明授权一种隐私计算中多方安全联合计算方法、系统及存储介质是由苏冠群;张利杰;袁鹏;初桂民;许浩;时培涛设计研发完成，并于2025-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种隐私计算中多方安全联合计算方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种隐私计算中多方安全联合计算方法、系统及存储介质，用于解决现有技术中计算效率低、通信开销大的问题。方法包括：数据预处理阶段，将原始数据转换为多项式编码；计算任务分配阶段，由任务调度中心基于参与方计算能力和网络状况分配子任务；联合计算阶段，采用优化的Paillier同态加密算法处理密文并减少数据传输；结果汇总阶段，整合解密得到最终结果。本发明在保障隐私安全的同时，提升了计算效率，降低了通信开销，适用于多机构协同的数据隐私计算场景。

本发明授权一种隐私计算中多方安全联合计算方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种隐私计算中多方安全联合计算方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、数据预处理阶段：首先对各参与方对本地原始数据进行编码处理，将原始数据转换为多项式编码形式，构建一个由原始数据确定系数的多项式，使得后续计算通过对多项式操作代替对多个单独数据的操作；具体实施逻辑如下： 步骤S11、数据分组与标识：设参与方，其中，为参与方总数，将本地待处理的条原始数据按业务逻辑分组，每组数据记为，其中，为参与方的分组数；为每组数据量，为分组标识，为参与方原始数据； 步骤S12、多项式阶数确定：针对每组数据，构建次多项式，其中为多项式系数； 步骤S13、求解多项式系数：采用改进的拉格朗日插值法计算系数：首先设定插值节点；随后建立方程组：，其中；然后通过矩阵运算求解系数： 利用LU分解优化求解速度，得到系数矩阵； 步骤S14、编码验证：参与方对每组编码结果进行验证：随机选取，计算的理论值与实际值，即计算的原始数据插值与代入多项式计算的值，若误差小于预设阈值，则编码有效；否则重新执行求解多项式系数步骤； 步骤S15、编码结果存储：将通过验证的多项式系数作为编码的结果储存，代替原始数据参与后续联合计算，储存格式采用键值对形式：，用于计算任务执行模块快速调用； 步骤S2、计算任务分配阶段：引入任务调度中心，根据各参与方的计算能力和网络状况，通过对各参与方历史计算时间、CPU性能、网络带宽数据进行分析建立性能评估模型，为每个参与方的计算能力和网络状况赋予相应权重，根据权重计算每个参与方承担的子任务量，从而智能分配计算子任务；具体实施步骤如下： 步骤S21、数据采集阶段：任务调度中心通过与各参与方设备建立的通信链路，定期采集各参与方的原始数据；采集的原始数据包括历史计算时间、CPU性能、网络带宽，采集周期根据系统的实时性要求设定： 对于参与方，历史计算时间是指该参与方在过去完成计算子任务所花费的时间，记为，其中为历史任务数量； CPU性能数据包括CPU的核心数、主频以及CPU的使用率，其中为采集次数； 网络带宽数据包括上行带宽和下行宽带； 步骤S22、数据预处理阶段：对采集到的原始数据进行预处理，以消除异常值和噪声，为建立性能评估模型做准备，具体处理如下： 对于历史计算时间数据，采用准则剔除异常值，计算参与方历史计算时间的均值和标准差，将超出范围的时间值视为异常值并剔除； 对于CPU性能数据，将CPU使用率进行归一化处理，转换为之间的值，公式为，其中和分别为参与方的CPU使用率的最小值和最大值； 对于网络带宽数据，同样进行归一化处理，上行带宽归一化公式为：，其中和分别为参与方的上行带宽的最小值和最大值，同理，下行带宽归一化为； 步骤S23、性能评估模型构建阶段：基于步骤S22中预处理后的数据构建性能评估模型，具体为： 计算能力评估：选取CPU核心数、主频以及归一化后的CPU使用率作为计算能力的评估指标，对于参与方，计算能力评估值的计算公式为：，其中为CPU核心数、主频以及归一化后的CPU使用率对应的权重，且满足，为参与方归一化后CPU使用率的平均值，即表示CPU的空闲程度，该值越大，表明CPU剩余计算资源越多，计算能力越充足； 网络状况评估：选取归一化后的上行带宽和下行带宽作为网络状况的评估指标，参与方的网络状况评估值通过以下公式计算：，为上行带宽和下行带宽对应的权重系数，且，表示参与方经过归一化处理后的上行带宽平均值，表示参与方经过归一化处理后的下行带宽平均值； 性能评估模型：综合计算能力评估值和网络状况评估值得到参与方的性能评估模型，计算公式为，其中为计算能力在综合评估中的权重，根据计算任务对计算和网络的依赖程度进行调整； 步骤S24、权重确定阶段：为每个参与方的计算能力和网络状况赋予相应的权重，该权重将用于计算参与方承担的子任务量，具体为：计算能力权重：根据参与方的计算能力评估值在所有参与方计算能力评估值总和中所占的比例确定；网络状况权重：根据参与方的网络状况评估值在所有参与方网络状况评估值总和中所占的比例确定； 步骤25、子任务量计算阶段：根据参与方的权重计算每个参与方承担的子任务量，具体的，首先设定总子任务量为，参与方承担的子任务量的计算公式为，其中为计算能力权重在子任务量计算中的占比，与综合性能评估中的保持一致，以确保评估和任务分配的一致性； 步骤26、子任务分配阶段：根据计算得到的各参与方承担的子任务量，将具体的计算子任务分配给各参与方； 步骤S3、联合计算阶段：各参与方设备的计算任务执行模块接收任务调度中心分配的计算子任务，计算任务执行模块采用基于Paillier同态加密算法优化后的同态加密算法进行加密数据的计算；具体实施逻辑如下： 步骤S31、密钥生成与分发：结果汇总中心作为密钥管理节点，生成基于优化Paillier算法的公私钥对和，其中公钥，私钥，然后选取素数和时，限定，其中和也为素数，用于减少后续模运算复杂度；计算，直接令，用于取消算法中随机选取的步骤，同时保证加密有效性；随后公钥通过加密信道广播至所有参与方设备，私钥SK由结果汇总中心单独存储，不参与网络传输；各参与方接收公钥后，验证的素性，验证通过后存储公钥用于后续加密操作； 步骤S32、多项式编码数据加密：参与方的计算任务执行模块调用公钥，对分配到的子任务数据，其中子任务数据为多项式系数，进行加密，加密公式为：，其中为随机数，取值范围；加密完成后，生成密文集合，并为每个密文添加时间戳和数据标识，用于后续中间结果匹配； 步骤S33、密文计算执行：多项式乘法运算：当子任务为多项式乘法时，即，其中为不同参与方，为子任务标识，参与方调用优化的密文乘法算法：，直接通过密文相乘得到乘积系数的密文； 矩阵分块乘法：对于矩阵乘法子任务，参与方按任务分配阶段确定的分块策略，对密文分块执行乘法：，其中和为参与隐私计算的矩阵数据元素； 步骤S34、中间结果交互与验证：参与方完成本地密文计算后，仅将与其他参与方存在依赖关系的中间结果密文发送至目标参与方，即参与方计算得到的前项系数密文，需发送给参与方用于后续累加运算时，生成标准化交付数据包：，其中为发送时间戳；然后接收方，即参与方对接收到的中间结果执行双重验证：一是检查是否与任务分配指令中的依赖关系匹配；二是计算并与发送方预先生成的哈希值比对，验证通过则将结果存入本地中间缓存，否则触发重传机制； 步骤S35、本地计算结果暂存：参与方完成所有子任务计算后，将最终密文结果，即多项式乘积的完整系数密文、矩阵乘法的分块结果密文存入本地加密缓存，存储格式为：，其中为子任务全局唯一标识，为计算完成时间戳，等待结果汇总阶段的指令触发发送操作； 步骤S4、结果汇总阶段：各参与方设备的结果发送模块将计算结果发送至结果汇总中心，结果汇总中心的结果接收模块接收各参与方发送的结果，结果汇总中心对结果进行整合，再进行解密，得到最终的计算结果。

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