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龙图腾网恭喜四川大学申请的专利支持隐私保护的异常检测模型生成方法、装置及设备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：CN116522325B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202310209806.0，技术领域涉及：G06F21/55；该发明授权支持隐私保护的异常检测模型生成方法、装置及设备是由李贝贝;朱子青;方智阳;邵泽瑞;石雅歆;陈阳设计研发完成，并于2023-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本支持隐私保护的异常检测模型生成方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种支持隐私保护的异常检测模型生成方法、装置及电子设备，该方法包括：向多个客户端发送预设全局模型和预设密钥对，预设密钥对中包括预设公钥和预设密钥，接收多个客户端根据预设全局模型和预设公钥反馈的多个加密本地异常检测模型，对多个加密本地异常检测模型进行聚合，生成目标全局模型，根据目标全局模型和多个加密本地异常检测模型，生成与多个客户端一一对应的多个加密稀疏子网络，将多个加密稀疏子网络一一发送至对应的多个客户端，通过加密稀疏子网络实现分布式学习过程中的异常检测模型交互，在有效保护模型隐私的前提下完成异常检测模型的训练。

本发明授权支持隐私保护的异常检测模型生成方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种支持隐私保护的异常检测模型生成方法，其特征在于，应用于云服务器，所述方法包括：向多个客户端发送预设全局模型和预设密钥对，所述预设密钥对中包括预设公钥和预设密钥；接收所述多个客户端根据所述预设全局模型和所述预设公钥反馈的多个加密本地异常检测模型，其中，所述多个客户端与所述多个加密本地异常检测模型一一对应；对所述多个加密本地异常检测模型进行聚合，生成目标全局模型；根据所述目标全局模型和所述多个加密本地异常检测模型，生成与所述多个客户端一一对应的多个加密稀疏子网络；将所述多个加密稀疏子网络一一发送至对应的所述多个客户端，加密稀疏子网络用于指示客户端根据所述预设密钥解密所述加密稀疏子网络，生成目标稀疏子网络，并根据所述目标稀疏子网络更新本地异常检测模型；所述根据所述目标全局模型和所述多个加密本地异常检测模型，生成与所述多个客户端一一对应的多个加密稀疏子网络，包括：根据所述目标全局模型和所述多个加密本地异常检测模型，生成与所述多个客户端一一对应的多个掩码；根据所述多个掩码和所述目标全局模型，生成与所述多个客户端一一对应的所述多个加密稀疏子网络；所述根据所述多个掩码和所述目标全局模型，生成与所述多个客户端一一对应的所述多个加密稀疏子网络，包括：对于所述多个掩码中的任一掩码，根据所述掩码从所述目标全局模型中筛选出与加密稀疏子网络相对应的模型参数；根据所述模型参数，生成多个客户端对应的所述多个加密稀疏子网络。

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