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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于模型预训练的差分隐私联邦学习抗噪方法及系统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：CN120542596B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510473868.1，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种基于模型预训练的差分隐私联邦学习抗噪方法及系统是由崔来中;金惠童;周义朋设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模型预训练的差分隐私联邦学习抗噪方法及系统在说明书摘要公布了：本申请适用于模型训练技术领域，提供了一种基于模型预训练的差分隐私联邦学习抗噪方法及系统，该方法包括：服务器通过公共数据集对目标模型进行预训练，得到目标模型的初始模型参数；根据初始模型参数和预设超参数，确定多个用户终端对目标模型进行本地训练的微调策略；将目标模型和微调策略发送至多个用户终端，其中，每个用户终端根据微调策略和本地数据集对目标模型进行本地训练，并反馈得到的目标模型的加噪梯度信息；根据多个加噪梯度信息生成目标模型的更新模型参数，并将更新模型参数发送至多个用户终端，直至经过多次迭代训练，确定目标模型达到收敛状态。可以提高模型的性能，同时保护用户终端的本地数据隐私。

本发明授权一种基于模型预训练的差分隐私联邦学习抗噪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于模型预训练的差分隐私联邦学习抗噪方法，应用于服务器，其特征在于，包括： 通过公共数据集对目标模型进行预训练，得到所述目标模型的初始模型参数； 根据所述初始模型参数和预设超参数，确定多个用户终端对所述目标模型进行本地训练的微调策略；其中，所述预设超参数包括全局迭代次数、隐私预算参数和差分隐私机制；所述微调策略至少包括以下之一：全量微调策略、头部微调策略； 将所述目标模型和所述微调策略发送至多个所述用户终端，其中，每个所述用户终端根据所述微调策略和本地数据集对所述目标模型进行本地训练，并反馈得到的所述目标模型的加噪梯度信息； 根据多个所述加噪梯度信息生成所述目标模型的更新模型参数； 将所述更新模型参数发送至多个所述用户终端，直至经过多次迭代训练，确定所述目标模型达到收敛状态；其中， 所述根据所述初始模型参数和预设超参数，确定多个用户终端对所述目标模型进行本地训练的微调策略，包括： 将所述初始模型参数和所述预设超参数发送至多个所述用户终端，以使通过多个所述用户终端根据所述初始模型参数、所述预设超参数和预设决策参数公式确定多个决策参数值； 接收多个所述用户终端发送的多个所述决策参数值； 根据所述多个决策参数值确定多个所述决策参数值对应的决策估算值； 根据多个所述决策估算值，确定多个所述用户终端对所述目标模型进行本地训练的所述微调策略。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳大学，其通讯地址为：518060 广东省深圳市南山区粤海街道南海大道3688号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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