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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种面向智能网联汽车的数据隐私度量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：CN120068079B 。

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：202510033628.X，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权一种面向智能网联汽车的数据隐私度量方法是由左金鑫;张龙;陆月明;谢玮璇;姜洪溥;张子轩;曹若菡;张勖;李浩楠;刘嘉杰;宋维健设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向智能网联汽车的数据隐私度量方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种面向智能网联汽车的数据隐私度量方法，包括：通过层次分析法计算隐私属性权重，结合用户隐私偏好对其进行修正，以生成个性化隐私权重；通过加权信息熵生成个性化隐私风险，并根据滑动时间窗口机制对其进行周期性更新；通过伽马分布计算时间和空间维度的隐私泄露概率分布，并生成时空隐私风险，同样采用滑动时间窗口机制对其进行更新；通过加权平均融合个性化隐私风险与时空隐私风险，生成综合隐私风险值，并结合隐私评估参数对度量结果的准确性进行验证。本申请可有效保障智能网联汽车的隐私安全，能根据用户需求自适应调整隐私保护策略，确保智能网联汽车在不同环境下的隐私安全。

本发明授权一种面向智能网联汽车的数据隐私度量方法在权利要求书中公布了：1.一种面向智能网联汽车的数据隐私度量方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建融合用户隐私偏好的个性化动态隐私度量模型，通过层次分析法计算隐私属性权重并结合用户隐私偏好对其进行修正，以生成个性化隐私权重； 基于所述个性化隐私权重，通过加权信息熵计算用户个性化隐私风险，并通过滑动时间窗口机制对所述个性化隐私风险进行周期性更新； 构建时空敏感的动态隐私度量模型，利用伽马分布计算时间和空间维度的隐私泄露概率分布，通过联合计算生成时空隐私风险，并利用滑动时间窗口机制对所述时空隐私风险进行周期性更新； 融合所述个性化隐私风险与所述时空隐私风险，通过加权平均生成综合隐私风险值，并结合隐私评估参数对风险度量结果的准确性进行验证； 所述基于所述个性化隐私权重，通过加权信息熵计算用户个性化隐私风险，并通过滑动时间窗口机制对所述个性化隐私风险进行周期性更新，包括： 基于所述个性化隐私权重和隐私矩阵，通过加权信息熵计算当前窗口的个性化隐私风险，公式为： 式中，为第个隐私属性的个性化隐私权重，为第个样本的概率分布； 利用滑动时间窗口机制将隐私数据分割为固定长度的时间窗口，且每个时间窗口内的隐私风险权重通过时间衰减函数控制，其表达式为： 若每个时间槽内的隐私量分别为，则在时间上的总个性化隐私风险为： 其中，为衰减因子，为第个时间槽的截止时间，表示第个时间槽内的隐私量； 所构建时空敏感的动态隐私度量模型，利用伽马分布计算时间和空间维度的隐私泄露概率分布，通过联合计算生成时空隐私风险，包括： 定义车辆通信半径、允许追踪时间、允许跟踪距离、最大时间和最大距离； 基于伽马分布函数从概率角度分别描述用户位置隐私在时间维度和空间维度上的隐私泄露，其中，时间维度和空间维度的伽马分布参数公式分别为： 将上述分布参数、、、分别带入到伽马分布函数中，得到时间维度和空间维度的隐私泄露概率分布函数，公式为： 式中，为时间维度的隐私泄露概率分布函数，为空间维度的隐私泄露概率分布函数； 结合所述时间维度和空间维度的隐私泄露概率分布函数，计算时空隐私风险，其公式为： 其中，和分别为时间维度和空间维度的上限值。

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