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龙图腾网恭喜泉州信息工程学院申请的专利一种联邦学习框架下的数据隐私保护方法及医疗服务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：CN119312400B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411845982.4，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种联邦学习框架下的数据隐私保护方法及医疗服务系统是由吴俊杰;刘爱萍;郭俊;吴宗波设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种联邦学习框架下的数据隐私保护方法及医疗服务系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种联邦学习框架下的数据隐私保护方法及医疗服务系统。其中，所述方法包括：训练一梯度优化方向分类模型，该梯度优化方向分类模型以客户端本地模型的更新梯度为数据的输入，输出对应预设分类的优化目标特征；服务器将聚合的全局模型以及预训练的梯度优化方向分类模型发送至客户端；每个客户端在每轮模型训练完成后，利用同态加密将模型参数加密，将更新后的模型上传到服务器等。本发明通过结合梯度优化方向分类模型和同态加密技术，在保护客户端隐私的同时，实现了对客户端的个性化模型训练和更新。这种方法既考虑了隐私保护，也考虑了模型性能的优化，是一个综合性的解决方案。

本发明授权一种联邦学习框架下的数据隐私保护方法及医疗服务系统在权利要求书中公布了：1.一种联邦学习框架下的数据隐私保护方法，其特征在于，所述方法包括：训练一梯度优化方向分类模型，该梯度优化方向分类模型以客户端本地模型的更新梯度为数据的输入，输出对应预设分类的优化目标特征；服务器将聚合的全局模型以及预训练的梯度优化方向分类模型发送至客户端；每个客户端在每轮模型训练完成后，利用同态加密将模型参数加密，将更新后的模型上传到服务器；经历至少总通信轮数的60%时，基于前序每轮更新的梯度特征输入至梯度优化方向分类模型，输出客户端优化目标特征；利用同态加密将该目标特征与模型参数共同加密，将更新后的模型上传到服务器上解密后获取目标特征，并基于目标特征对每个客户端进行分类获得若干相同特征的客户端群体，基于分类结果针对每个客户端群体进行针对性训练，生成对应的个性化模型；并根据客户端群体分发个性化模型；每个客户端在之后每轮个性化模型训练完成后，利用同态加密将模型参数加密，将更新后的模型上传到服务器，直至结束；所述梯度优化方向分类模型，具体地：获取不同类型的客户端的梯度特征数据，构建数据集；构建一以梯度特征数据为数据输入，客户端分类为输出的神经网络模型；采用构建数据集对构建的神经网络模型进行训练；根据训练后的神经网络模型，来对客户端优化目标特征进行预测。

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