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龙图腾网获悉中国科学院信息工程研究所申请的专利融合可信执行环境与差分隐私的大模型安全推理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：CN120494087B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202510484894.4，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权融合可信执行环境与差分隐私的大模型安全推理方法及系统是由古晓艳;余鸿兰;刘东;代飞飞;周江;王伟平设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合可信执行环境与差分隐私的大模型安全推理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种融合可信执行环境与差分隐私的大模型安全推理方法及系统，属于人工智能技术领域，所述方法包括：将大模型划分为嵌入层与核心处理层，嵌入层部署于本地客户端SGX2可信环境中，核心处理层部署在配备多GPU加速卡的远程服务器上；基于本地差分隐私技术，采用输出噪声最大值算法对用户原始输入数据进行文本混淆；将混淆后的文本数据通过嵌入函数进行向量映射；将嵌入向量加密传输至服务器GPU中，通过自注意力机制和前馈神经网络进行处理，生成预测结果并返回给客户端。本发明可以解决现有大模型推理中数据隐私保护与计算效率之间的矛盾问题。

本发明授权融合可信执行环境与差分隐私的大模型安全推理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合可信执行环境与差分隐私的大模型安全推理方法，其特征在于，应用本地客户端点，所述方法包括： 将大模型划分为嵌入层与核心处理层，并将所述嵌入层部署于本地客户端的可信执行环境中，将所述核心处理层部署于配备多GPU加速卡的远程服务器中；其中，所述嵌入层用于将输入文本映射为嵌入向量，所述核心处理层用于基于所述嵌入向量得到该输入文本的预测结果； 基于差分隐私对原始文本进行混淆之后，将混淆后的原始文本发送至部署在本地可信环境中的嵌入层，并将基于所述嵌入层生成的嵌入向量发送给远程服务器，以使远程服务器利用所述核心处理层获取并返回该嵌入向量的预测结果； 基于该嵌入向量的预测结果进行本地词表映射，得到所述原始文本的推理结果； 其中，基于差分隐私对原始文本进行混淆，包括： 将原始文本中的词语划分为敏感词和非敏感词； 对于所述原始文本中的每一词语，利用余弦相似度度量在词嵌入空间中检索该词语最近的个邻近词，并对该词语与邻近词的余弦相似度应用线性变换进行归一化处理，得到相似度； 在所述相似度上添加强度为的拉普拉斯噪声，生成邻近词的扰动评分； 根据所述扰动评分，选择一邻近词作为该词语的候选词； 在该词语为敏感词的情况下，使用该候选词替换词语； 在该词语为非敏感词的情况下，以概率执行使用该候选词替换词语，并以概率保持该词语不变。

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