买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种利用内在不确定性的本地差分隐私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：CN121561975B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610090342.X，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种利用内在不确定性的本地差分隐私方法及系统是由唐朋;邵夕雅;郭山清;胡程瑜;罗雨佳;文洁晶设计研发完成，并于2026-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用内在不确定性的本地差分隐私方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种利用内在不确定性的本地差分隐私方法及系统，涉及隐私数据保护技术领域，包括：根据敏感属性与非敏感属性之间的条件分布，收集方选择内在不确定性参数；收集方重新计算本地差分隐私扰动过程中所需的扰动参数；用户对本地的非敏感属性真实值进行扰动，生成非敏感属性的扰动值；收集方聚合所有用户上报的扰动值，以估计非敏感属性各取值的真实计数。本发明提出了内在不确定性，用于度量被收集的非敏感属性与其关联的敏感属性之间由相关性引入的不确定性，并在固定隐私约束下利用内在不确定性来重新标定扰动参数，使扰动参数对应的扰动强度能够适配实际推断威胁，为敏感属性提供同样的‑LDP保证，同时显著提升效用。

本发明授权一种利用内在不确定性的本地差分隐私方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种利用内在不确定性的本地差分隐私方法，其特征在于，包括： 根据敏感属性与非敏感属性之间的条件分布，收集方选择内在不确定性参数，所述内在不确定性参数用于量化非敏感属性与其关联的敏感属性之间由相关性引入的不确定性； 根据所选的内在不确定性参数以及预设的隐私预算，收集方重新计算本地差分隐私扰动过程中所需的扰动参数，所述扰动参数用于量化通过本地差分隐私机制引入的不确定性； 基于收集方计算的扰动参数，用户对本地的非敏感属性真实值进行扰动，生成非敏感属性的扰动值； 收集方聚合所有用户上报的扰动值，并基于所述扰动参数对聚合结果进行校正，以估计非敏感属性各取值的真实计数； 其中，所述内在不确定性参数为一对参数,，并通过如下内部不确定性参数计算与选择规则获得，且满足ε-差分隐私约束： 步骤1：对任意，将非敏感属性A的取值空间划分为支持集与其补集，其中表示的支持集，对任意∈，定义： 其中，表示在条件下，A的取值落入的条件概率之和； 步骤2：基于扰动参数p°、q°，对任意与任意∈，计算： 并对任意、∈，计算条件概率比值： 步骤3：在ε-差分隐私约束下，将候选参数对集合{,|，、∈，且}作为候选集合，并从中按如下规则选择最优参数对： 规则1：若≥且≤，则选择,； 规则2：当且时，令： 若满足： 则选择,； 规则3：当且时，若满足： 则选择,； 步骤4：将依据规则1-3最终选出的最优参数对记为,，其中≥，并令其满足： 则对任意与任意、∈，有： 从而保证在-差分隐私约束下，扰动输出关于敏感属性S的任意条件概率比值均不超过。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历城区山大南路27号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。