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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种水平划分数据集的差分隐私保护安全多方数据发布方法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：CN116340997B 。

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：202310205906.6，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种水平划分数据集的差分隐私保护安全多方数据发布方法是由王珂;朱友文;蒋炎设计研发完成，并于2023-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水平划分数据集的差分隐私保护安全多方数据发布方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水平划分数据集的差分隐私保护安全多方数据发布方法，属于数据安全与隐私保护领域。该方法首先是各个数据拥有者在服务器帮助下得到加噪的单个属性的分布并进行预处理；然后，服务器和各个数据拥有者共同计算所有属性对的关联强度，并由服务器选出关联度强的属性对；其次，各个数据拥有者对选出的属性对进行合并得到一些多属性的组合，并和服务器共同计算加噪的多属性边缘分布；最后，对加噪的多属性边缘分布进行后处理，并用处理后的边缘分布对一个随机的初始综合数据集进行更新，从而得到合成的综合数据集。本发明将现有的单方数据合成方案PrivSyn扩展到多方，可用于安全多方数据发布，应用范围更加广泛。

本发明授权一种水平划分数据集的差分隐私保护安全多方数据发布方法在权利要求书中公布了：1.一种水平划分数据集的差分隐私保护安全多方数据发布方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、各个数据拥有者在服务器帮助下得到加噪的单个属性的分布并进行预处理； 所加的噪声为拉普拉斯噪声，由4个服从正态分布的高斯变量，产生:，其中的概率分布函数为，且每个数据拥有者都有4个高斯变量； S2、服务器和各个数据拥有者共同计算所有属性对的关联强度，并由服务器选出关联强度的属性对； 假设有个属性，则需计算所有个属性对的关联强度，关联强度用衡量，其中是属性对的真实联合分布，是假设属性和独立，它们的分布的外积，是分布表，表示二范数； 属性对选择问题转换为一个优化问题： ， 其中每个属性对对应一个标号；示性变量表示属性对被选择，反之未被选择；是由拉普拉斯噪声引入的噪声误差，取误差，即，其中是第个属性对的大小，即，而是第个属性对所加拉普拉斯噪声的尺度；表示由属性对应该被选择但却没有被选引起的依赖误差，且和正相关，所以对进行近似：； 是和步骤S1一样用高斯变量生成的拉普拉斯噪声，隐私预算不同； S3、各个数据拥有者对选出的属性对进行合并得到多属性的组合，并和服务器共同计算加噪的多属性边缘分布； S4、对加噪的多属性边缘分布进行处理，并用处理后的边缘分布对一个随机的初始综合数据集进行更新，从而得到合成的综合数据集。

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