中国标准化研究院张雪飞获国家专利权
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龙图腾网获悉中国标准化研究院申请的专利基于联邦学习的电商平台多源数据安全融合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：CN120930169B 。
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：202511241470.1，技术领域涉及：G06F21/60；该发明授权基于联邦学习的电商平台多源数据安全融合方法及系统是由张雪飞;张欣亮;郑鹰;张敬娟设计研发完成，并于2025-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于联邦学习的电商平台多源数据安全融合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于联邦学习的电商平台多源数据安全融合方法及系统，涉及联邦学习与数据安全交叉技术领域，包括，采集用户行为数据、交易数据和用户属性数据进行预处理，生成多模态特征向量；基于多模态特征向量，计算各多模态特征向量的因果重要性分数，生成本地分数向量，并根据本地分数向量动态调整隐私保护强度，生成加密特征向量；基于融合特征矩阵，提取各平台专属权重向量，计算特征权重强度相对贡献度，生成贡献比例表，并将贡献比例表进行零知识证明验证，生成数据融合审计报告。本发明实现了隐私保护强度的细粒度动态调控，使高价值特征保留更高数据效用，低价值特征增强隐私保护，达成了隐私保护与数据精度的最优平衡。
本发明授权基于联邦学习的电商平台多源数据安全融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的电商平台多源数据安全融合方法，其特征在于：包括， 采集用户行为数据、交易数据和用户属性数据进行预处理，生成多模态特征向量； 基于多模态特征向量，计算各多模态特征向量的因果重要性分数，生成本地分数向量，并根据本地分数向量动态调整隐私保护强度，生成加密特征向量； 根据加密特征向量，计算各特征的全局ATE值，并与因果显著性阈值比较，对加密特征向量进行过滤，获取高价值因果特征子集； 对高价值因果特征子集进行加密聚合，生成全局特征统计向量，并通过联邦学习执行跨平台特征分布对齐，生成融合特征矩阵； 基于融合特征矩阵，提取各平台专属权重向量，计算特征权重强度相对贡献度，生成贡献比例表，并将贡献比例表进行零知识证明验证，生成数据融合审计报告。
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