買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網恭喜飛諾門陣(北京)科技有限公司申請的專利基于協同學習與動態加密的隱私數據分析方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119557909B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510112140.6，技術領域涉及：G06F21/60；該發明授權基于協同學習與動態加密的隱私數據分析方法及系統是由沈寓實;郭哲滔;劉星妍;蘭健設計研發完成，并于2025-01-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于協同學習與動態加密的隱私數據分析方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供基于協同學習與動態加密的隱私數據分析方法及系統，涉及隱私技術領域，包括接收多個參與方的原始數據，每個參與方的原始數據均為初始加密狀態；利用動態加密密鑰對每個參與方的原始數據進行二次加密，得到二次加密數據；將所述二次加密數據輸入至預設的協同學習模型中，利用同態加密下的安全計算協議，結合各參與方的動態加密密鑰對所述協同學習模型進行解密，得到可供各參與方使用的隱私保護分析模型；在進行數據分析時，利用所述隱私保護分析模型對輸入的待分析數據進行處理，并通過可驗證計算技術確保分析過程的正確性；基于預定義的訪問控制策略，僅向相應的參與方返回其有權訪問的分析結果。

本發明授權基于協同學習與動態加密的隱私數據分析方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于協同學習與動態加密的隱私數據分析方法，其特征在于，包括：接收多個參與方的原始數據，每個參與方的原始數據均為初始加密狀態，所述初始加密狀態采用同態加密算法實現；為每個參與方分配唯一的參與方標識符，所述參與方標識符包含時間戳和隨機哈希值；基于所述參與方標識符生成對應的動態加密密鑰，所述動態加密密鑰采用量子密鑰分發技術生成；利用所述動態加密密鑰對每個參與方的原始數據進行二次加密，得到二次加密數據，所述二次加密采用分層加密策略，對數據的不同敏感級別采用不同強度的加密算法；將所述二次加密數據輸入至預設的協同學習模型中，所述協同學習模型包括多個子模型，每個子模型對應一個參與方，所述子模型采用聯邦學習架構；利用同態加密下的安全計算協議，結合各參與方的動態加密密鑰對所述協同學習模型進行解密，得到可供各參與方使用的隱私保護分析模型；在進行數據分析時，利用所述隱私保護分析模型對輸入的待分析數據進行處理，并通過可驗證計算技術確保分析過程的正確性；基于預定義的訪問控制策略，僅向相應的參與方返回其有權訪問的分析結果，所述分析結果經過k-匿名化處理以進一步增強隱私保護；定期執行模型更新和再訓練流程，以適應數據分布的動態變化；基于所述參與方標識符生成對應的動態加密密鑰，所述動態加密密鑰采用量子密鑰分發技術生成包括：利用周期性極化鈮酸鋰晶體通過自發參量下轉換過程產生糾纏光子對，所述周期性極化鈮酸鋰晶體的溫度控制在163.5±0.1°C，所述糾纏光子對的波長為1550nm；將所述糾纏光子對中的一個光子發送給發送方，另一個光子發送給接收方，其中光子傳輸采用光損耗率不高于0.2dBkm的光子晶體光纖；在所述光子晶體光纖的傳輸路徑上每隔50km設置一個量子中繼器，所述量子中繼器采用稀土摻雜YSO晶體作為量子存儲介質，存儲時間不低于1ms；發送方和接收方分別使用超導納米線單光子探測器對接收到的光子進行量子態測量，所述超導納米線單光子探測器在1550nm波長下的量子效率不低于93%，暗計數率不高于1Hz；基于量子態測量結果，通過后處理步驟生成量子密鑰，所述后處理步驟包括基比對、參數估計、信息協調和隱私放大，其中信息協調采用碼率自適應的低密度奇偶校驗碼，隱私放大采用大小可動態調整的隱私矩陣。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人飛諾門陣(北京)科技有限公司，其通訊地址為：100000 北京市海淀區中關村南大街乙12號天作國際中?A座29層；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。