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龙图腾网获悉上海大学申请的专利一种面向工业制造场景分布式学习的时空细粒度隐私保护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：CN121502820B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610037078.3，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种面向工业制造场景分布式学习的时空细粒度隐私保护方法及系统是由曾丹;高睿;赵弘毅;赵凯;顾忆宵;张先超设计研发完成，并于2026-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向工业制造场景分布式学习的时空细粒度隐私保护方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向工业制造场景分布式学习的时空细粒度隐私保护方法及系统。方法包括：工业制造场景分布式学习构建；空间分级建模与隐私等级划分；差分隐私、同态加密与数据脱敏的产线节点侧配置与执行；时间动态隐私调控机制设计；时空联合隐私参数优化与聚合；全局聚合与隐私预算回收；模型更新与阶段反馈调整。本发明综合考虑了工业制造过程中的空间安全等级差异与时间阶段性变化特征，通过在空间维度引入分级差分隐私、同态加密与数据脱敏机制，在时间维度引入动态隐私预算与加密强度调控机制，形成了时空联合的细粒度隐私保护体系。

本发明授权一种面向工业制造场景分布式学习的时空细粒度隐私保护方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向工业制造场景分布式学习的时空细粒度隐私保护方法，其特征在于，所述方法包括： 构建包含中心服务器与产线节点的分布式学习框架，各产线节点在本地产线环境中利用其私有数据独立开展训练，并将参数更新量上传至中心服务器； 基于分布式学习框架，依据各产线节点的安全等级与数据敏感度，进行空间分级建模与隐私等级划分，确定各产线节点的差分隐私预算、同态加密方式及数据脱敏系数； 基于各产线节点的差分隐私预算、同态加密方式及数据脱敏系数，在产线节点侧对各产线节点配置执行差分隐私、同态加密与数据脱敏操作，分别对参数更新量注入噪声、执行密文加密及特征模糊化处理； 在时间维度上构建动态隐私调控机制，通过阶段识别与时间衰减模型，对差分隐私预算、加密强度及数据脱敏系数进行自适应调整； 构建时空联合隐私参数优化模型，以最小化全局隐私代价函数为目标，约束模型训练损失不超过预设阈值，实现隐私保护强度与模型性能的联合优化； 中心服务器在不解密的前提下对加密的参数更新量执行加权聚合生成新的全局模型参数，并对各产线节点的隐私预算进行回收与更新； 将新的全局模型参数下发至各产线节点，根据阶段性隐私消耗与模型性能反馈，动态调整下一轮训练的隐私参数，形成闭环自适应隐私调控流程。

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