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龙图腾网获悉中国标准化研究院申请的专利一种基于区块链的档案记录追溯中的隐私加密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：CN120197197B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510400037.1，技术领域涉及：G06F21/60；该发明授权一种基于区块链的档案记录追溯中的隐私加密方法是由张敬娟;张雪飞;王春艳;李晶;侯韩芳;苏宏宇;张欣亮设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于区块链的档案记录追溯中的隐私加密方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于区块链的档案记录追溯中的隐私加密方法，包括采集档案记录追溯下的档案记录数据，对所述档案记录数据进行预处理；根据重要度对所述档案记录数据进行分类分级获得分控数据，基于所述分控数据构造加密策略；根据所述加密策略对所述档案记录数据进行分级加密获得加密数据，根据所述加密数据构建档案记录追溯隐私加密模型；根据加密误差优化所述档案记录追溯隐私加密模型，将待加密数据输入所述档案记录追溯隐私加密模型，输出隐私加密结果。该方法不仅可以提高隐私加密的精度，同时具有较好的可解释性，可以直接应用于隐私加密系统中。

本发明授权一种基于区块链的档案记录追溯中的隐私加密方法在权利要求书中公布了：1.一种基于区块链的档案记录追溯中的隐私加密方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集档案记录追溯下的档案记录数据，对所述档案记录数据进行预处理； 根据重要度对所述档案记录数据进行分类分级获得分控数据，基于所述分控数据构造加密策略；包括： 通过档案记录数据构建欧式距离矩阵，确定K近邻集合，计算档案记录数据的局部密度： ， 其中第x个档案记录数据的局部密度为，第c个档案记录数据为，第x个档案记录数据为，档案记录数据和档案记录数据的欧氏距离为，档案记录数据的近邻集合元素数量为，档案记录数据的近邻集合为，调整因子为，档案记录数据集合为B，档案记录数据出现的概率为； 对于样本低于3个的局部档案记录数据，采用高斯核函数计算稀疏局部密度： ， 其中第x个档案记录数据的稀疏局部密度为，第c个档案记录数据的截断距离为； 根据局部密度获得分类簇，计算档案记录数据的优化均值偏移量： ， 其中档案记录数据的优化均值偏移量为，带宽参数为，维度的带宽参数为，档案记录数据的数量为，核密度梯度估计为； 将优化均值偏移量最大的档案记录数据作为分类簇的簇中心，提取分类簇内档案记录数据的特征信息，计算特征信息的重要度： ， 其中第y个分类簇中出现第x个特征信息的概率为，分类簇的数量为，第x个特征信息的调整因子为，第y个分类簇中第x个特征信息的关联度为，第x个特征信息的重要度为； 根据重要度对特征信息进行降序排序，获得分控数据；其中小于1大于等于0.752的特征信息重要度为一级，大于等于0.479小于0.752的特征信息重要度为二级，大于等于0.283小于0.479的特征信息重要度为三级，大于等于0小于0.283的特征信息重要度为四级； 根据所述加密策略对所述档案记录数据进行分级加密获得加密数据，根据所述加密数据构建档案记录追溯隐私加密模型； 根据加密误差优化所述档案记录追溯隐私加密模型，将待加密数据输入所述档案记录追溯隐私加密模型，输出隐私加密结果。

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