北京
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国家知识产权局信息显示，合肥理微大数据有限公司申请一项名为“基于联邦学习的工业大数据隐私保护分类方法”的专利，公开号CN122490585A，申请日期为2026年5月。
专利摘要显示，本发明具体为基于联邦学习的工业大数据隐私保护分类方法，涉及工业大数据技术领域，包括：联邦中心服务器对所有活跃节点的密文数组进行逐元素聚合，生成全局密文数组，提取工业分类规则对应的哈希索引集合在全局密文数组中的密文元素进行同态聚合，并引入盲化因子生成盲化匹配密文。本发明中，基于Paillier加法同态加密体系，构建了从本地数据特征加密、全局密文聚合、密文规则匹配到盲化差分判定的全流程密文计算体系，全程无需解密任何工业节点的原始数据；同时通过双重密码学盲化机制与阈值差分判定逻辑，解密环节仅输出布尔型分类结果，不泄露任何全局统计数值与节点局部数据信息，抵御差分攻击、数据还原攻击等各类隐私窃取风险。
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本文源自：市场资讯
作者：情报员
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