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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种用于隐私保护的纵向逻辑回归模型训练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：CN120633886B 。

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：202510711408.8，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种用于隐私保护的纵向逻辑回归模型训练方法及系统是由程祥;韩宗达;苏森;王玉龙设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于隐私保护的纵向逻辑回归模型训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种用于隐私保护的纵向逻辑回归模型训练方法及系统，模型发起方基于本地训练样本数据输出第一局部线性函数输出结果；向特征提供方发送联合训练请求并接收第二局部线性函数输出结果；聚合两个局部线性函数输出结果输入激活函数层获得预测值；与模型发起方持有的标签计算残差并对发起方目标模型进行参数更新；每一轮参数迭代更新过程中，加密残差发送至特征提供方，以计算梯度后加密得到第一掩码梯度；接收第一掩码梯度去除第二乘法掩码后加密得到第二掩码梯度，发送至特征提供方以计算包含掩码的模型中间参数；接收模型中间参数去除第四加法掩码后添加当前迭代轮次的第一乘法掩码并发送至特征提供方以更新带掩码的提供方目标模型参数。

本发明授权一种用于隐私保护的纵向逻辑回归模型训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于隐私保护的纵向逻辑回归模型训练方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 由模型发起方基于本地训练样本数据利用发起方目标模型输出第一局部线性函数输出结果； 向至少一个特征提供方发送联合训练请求并接收至少一个特征提供方发送的第二局部线性函数输出结果，所述模型发起方与至少一个特征提供方通过预设通信协议进行连接；所述第二局部线性函数输出结果是由所述特征提供方基于本地训练样本数据利用提供方目标模型处理得到的，且从第二迭代轮次开始所述提供方目标模型的提供方目标模型参数经上一迭代轮次的第一乘法掩码进行加密； 去除所述第二局部线性函数输出结果中的第一乘法掩码并聚合所述第一局部线性函数输出结果和所述第二局部线性函数输出结果，输入激活函数层获得针对目标任务的预测值； 根据所述预测值和所述模型发起方持有的针对所述目标任务的标签计算残差并构建损失函数，以最小化所述损失函数为目标对所述发起方目标模型进行参数迭代更新以得到所述目标模型； 其中，在每一轮参数迭代更新过程中，所述方法还同步执行以下步骤： 通过第二乘法掩码加密所述残差并发送至所述特征提供方，以供所述特征提供方对所述提供方目标模型计算梯度后通过第三乘法掩码加密得到第一掩码梯度； 接收所述第一掩码梯度并去除所述第二乘法掩码后添加第四加法掩码，且从第二迭代轮次开始同时添加上一迭代轮次的第一乘法掩码得到第二掩码梯度；将所述第二掩码梯度发送至所述特征提供方以供所述提供方目标模型执行反向传播计算包含掩码的模型中间参数； 接收所述模型中间参数并去除所述第四加法掩码后添加当前迭代轮次的第一乘法掩码，并发送至所述特征提供方，以供所述特征提供方去除所述第三乘法掩码后更新经过所述第一乘法掩码加密的提供方目标模型参数。

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