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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种基于计数布隆过滤器的数据交易合法性的判断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：CN115238802B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202210902991.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于计数布隆过滤器的数据交易合法性的判断方法是由李向阳;张兰;刘慧琦设计研发完成，并于2022-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于计数布隆过滤器的数据交易合法性的判断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于计数布隆过滤器的数据交易合法性的判断方法，是应用于由数据交易平台和M个数据集提供者所组成的数据集交易环境中，并包括：1.数据集提供者计算数据集特征向量，2.数据交易平台根据特征向量判断数据集合是否合法。本发明能帮助数据共享和交易中的数据交易平台方的审核者对参与数据交易的数据集合进行快速地合法性判断，从而维护良好的数据共享和交易生态。

本发明授权一种基于计数布隆过滤器的数据交易合法性的判断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于计数布隆过滤器的数据交易合法性的判断方法，其特征是应用于由数据交易平台和M个数据集提供者所组成的数据集交易环境中，其中，第个数据集提供者提供的第个数据集合记为，表示第个数据集合中的第个数据，表示第个数据集合的数据量，所述判断方法是按如下步骤进行： 步骤1、若k=1；则所述数据交易平台默认第k个数据提供者的第k个数据集合为合法数据集合；并执行步骤2；否则，执行步骤4； 步骤2、第k个数据提供者对第k个数据集中的第个数据进行判断，若第个数据为文本数据，则通过N-Gram方法和最小哈希方法将第个数据抽取为特征空间内可度量的向量；若第个数据为图片数据，则通过图相似神经网络将第个数据抽取为特征空间内可度量的向量；从而得到第k个数据集的特征向量集合； 第k个数据提供者根据数据交易平台提供的l个不同的映射，将其特征向量集合映射为l个计数布隆过滤器，从而构成第k个数据集的特征矩阵并上传至所述数据交易平台；且所述特征矩阵的宽度为所述计数布隆过滤器的宽度w，所述特征矩阵的长度为； 步骤3、将k+1赋值给k后，返回步骤1，直到kM为止； 步骤4、第k个数据提供者将第k个数据集拆分为个集合，且每个集合只有一个数据； 第k个数据提供者按照步骤2的过程计算每个集合的特征矩阵，从而得到个特征矩阵并上传至所述数据交易平台以判断数据集是否合法； 步骤5、令被查询的数据集为第1个到第k-1个数据集中的合法数据集； 所述数据交易平台收到第k个数据集提供者上传的个特征矩阵后，设事件X为上传的个特征矩阵与被查询的数据集的特征矩阵中某一行向量中落入所述计数布隆过滤器中同一个格子的自然数是s；则利用式1得到事件X的发生概率： 1 式1中，t为被查询的数据集中判定第个数据为非法数据的数据个数；是数据交易平台设定的两个阈值；r表示循环变量；为的r次方，为的s-r次方；是组合数； 步骤6、数据交易平台利用极大似然估计方法中的估计似然函数在两个位置上估计个特征矩阵中每个特征矩阵分别与被查询的数据集的特征矩阵对于事件X的发生概率；如果的似然值高于处的似然值，则判定相应特征矩阵所对应的数据非法，反之则表示相应特征矩阵所对应的数据合法； 步骤7、数据交易平台对第k个数据集合中的每个数据进行估计后，统计第k个数据集合的合法比例，若合法比例在所允许的范围之内，则所述数据交易平台判定第k个数据集合为合法数据，并按照步骤2的过程上传其特征矩阵；否则，表示第k个数据集合为非法数据，所述数据交易平台拒绝第k个数据集合参与数据交易。

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