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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于隐私保护的纵向联邦联合推理方法、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：CN120579636B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202510721078.0，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于隐私保护的纵向联邦联合推理方法、系统及存储介质是由程祥;韩宗达;苏森;王玉龙设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于隐私保护的纵向联邦联合推理方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于隐私保护的纵向联邦联合推理方法、系统及存储介质，方法包括：发起终端基于本地目标特征数据集与推理模型参数执行局部推理，生成中间结果；确定最接近的分类簇为竞争簇，计算相似性度量并公开簇索引；通过秘密共享处理相似性度量与中间结果，生成份额信息并与其他终端交换；按公开簇索引聚合份额信息，重构得到各组模型在对应簇上的完整相似性度量与推理输出；利用相似性度量对推理能力分数加权融合，获得评估值，并通过非线性放大函数映射为模型输出权重；最终按权重对各组模型输出加权求和，得到整体推理结果。本发明能够提高秘密分享机制下纵向联邦模型推理效率。

本发明授权基于隐私保护的纵向联邦联合推理方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于隐私保护的纵向联邦联合推理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 发起终端基于本地持有的目标特征数据集与本地持有的推理模型参数执行局部推理计算，生成中间推理结果；所述推理模型参数是组模型的部分参数；每个组模型由所属终端分组中的各个终端以秘密共享形式持有；每一个终端分组中的终端数量相同，包括所述发起终端和参与终端且各组中发起终端相同，参与终端不相同； 在本地已划分的分类簇中，确定与所述目标特征数据集最接近的分类簇作为竞争分类簇，计算所述目标特征数据集与所述竞争分类簇下的其他数据集之间的相似性度量并公开所述竞争分类簇对应的竞争分类簇索引； 通过秘密共享机制处理所述相似性度量、所述中间推理结果，得到对应的相似性度量份额信息和中间推理结果份额信息，分发给所属终端分组中的各个终端，并接收所属终端分组中其他终端发送的份额信息和公开的竞争分类簇索引； 按照公开的全部竞争分类簇索引，聚合各个终端所持有的相似性度量份额信息和中间推理结果份额信息，重构得到各个组模型在对应竞争分类簇上的完整相似性度量和各个组模型对应的完整推理输出； 通过所述完整相似性度量对各个组模型在对应竞争分类簇上的推理能力分数进行加权融合，得到各个组模型对应的推理能力评估值并通过预设非线性放大函数进行映射处理，得到模型输出权重； 使用所述模型输出权重对各组模型的完整推理输出加权求和，得到最终的输出结果。

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