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龙图腾网获悉盛银消费金融有限公司申请的专利一种金融数据的高安全性分级加密方法和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：CN119918091B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510397140.5，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种金融数据的高安全性分级加密方法和系统是由宋先峰;王世权;吕宇良;谭帅;刘宇设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种金融数据的高安全性分级加密方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及金融数据加密技术领域，具体涉及一种金融数据的高安全性分级加密方法和系统，首先通过分析用户的非结构化数据与结构化数据之间的单一关联因子，以及分析用户的非结构化数据与其邻域数据之间的语义关联因子，得到用户非结构化数据与结构化数据之间的关联程度；然后分析用户与其他用户的关联非结构化数据之间的差异程度，结合关联程度，得到用户的关联非结构化数据的重要性；最后基于单一关联因子和重要性，对非结构化数据进行重要等级划分，完成对非结构化数据的分级加密。本发明在保证金融数据安全的同时有效的减少了计算资源的占用，同时提高了数据处理效率，并且实现了数据的精细化管理。

本发明授权一种金融数据的高安全性分级加密方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种金融数据的高安全性分级加密方法，其特征在于，所述方法包括： 采集金融数据，将所述金融数据划分为结构化数据和非结构化数据； 对所述结构化数据和所述非结构化数据进行向量化处理，得到结构化数据向量和非结构化数据向量； 分析当前用户的所述非结构化数据向量与所述结构化数据向量之间的单一关联因子，得到关联非结构化数据向量； 分析当前用户的所述关联非结构化数据向量与其邻域数据向量之间的语义关联因子，结合所述单一关联因子，得到当前用户所述关联非结构化数据向量与所述结构化数据向量之间的关联程度； 分析当前用户与其他用户的所述关联非结构化数据向量之间的差异程度，结合所述关联程度，得到所有用户的每个关联非结构化数据向量的重要性； 基于所述单一关联因子和所述重要性，对所述非结构化数据向量进行重要等级划分，完成对所述非结构化数据的分级加密； 分析当前用户的所述非结构化数据向量与所述结构化数据向量之间的单一关联因子，包括： 基于交叉注意力机制，分析当前用户的所述非结构化数据向量与所述结构化数据向量之间的第一注意力得分，得到当前用户的任意所述非结构化数据向量与所有所述结构化数据向量之间的单一关联因子； 分析当前用户的所述关联非结构化数据向量与其邻域数据向量之间的语义关联因子，包括： 将当前用户的所述非结构化数据向量划分为文本数据向量和非文本数据向量； 将所述文本数据向量按照标点符号进行模块划分，得到文本数据模块； 提取所有所述文本数据模块的表征特征值； 基于自注意力机制，获得任意两个所述表征特征值之间的第二注意力得分，和每个所述表征特征值的第二自注意力权重； 基于所述第二注意力得分和所述第二自注意力权重，得到当前用户的所述关联非结构化数据向量对应的文本数据向量与其邻域数据向量之间的第三注意力得分，和所述关联非结构化数据向量对应的文本数据向量及其邻域数据向量的第三自注意力权重； 根据所述第三注意力得分和所述第三自注意力权重，结合所述关联非结构化数据向量对应的文本数据向量与其邻域数据向量之间的距离，得到当前用户的所述文本数据向量中的所述关联非结构化数据向量与其邻域数据向量之间的语义关联因子；构建第个用户的第个关联非结构化数据向量与第个结构化数据向量之间的关联程度计算公式为：式中：表示第个用户的第个关联非结构化数据向量与第个结构化数据向量之间的关联程度；表示第个用户的第个关联非结构化数据向量与第个结构化数据向量之间的单一关联因子；表示第个用户的第个关联非结构化数据向量与其第个邻域数据向量之间的语义关联因子； 分析当前用户与其他用户的所述关联非结构化数据向量之间的差异程度，包括： 分析当前用户的关联非结构化数据向量与其他用户的关联非结构化数据向量之间的匹配关系，得到其他用户的关联非结构化数据向量中与当前用户的关联非结构化数据向量对应的匹配向量； 分析当前用户的所述关联非结构化数据向量与其他用户对应的匹配向量之间的特征值差异，得到当前用户与其他用户的所述关联非结构化数据向量之间的差异程度； 构建第个用户的第个关联非结构化数据向量的重要性计算公式为：式中：示第个用户的第个关联非结构化数据向量的重要性；表示第个用户的第个关联非结构化数据向量与第个结构化数据向量之间的关联程度；表示第个用户结构化数据向量的数量；表示第个用户的第个关联非结构化数据向量与第个用户对应的匹配向量之间的差异程度；表示其他用户的数量；表示线性归一化函数； 提取所有所述文本数据模块的表征特征值，包括： 基于自注意力机制，获得所述文本数据模块包含的所有所述文本数据向量的初始自注意力权重； 将所述文本数据模块中初始自注意力权重最大值对应的文本数据向量的特征值作为所述文本数据模块的表征特征值。

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