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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种数据流本地差分隐私算法的鲁棒性评估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：CN119622259B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411729002.4，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种数据流本地差分隐私算法的鲁棒性评估方法及系统是由任雪斌;李昕宇;杨树森;石亮;韩青;赵聪;赵鹏设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据流本地差分隐私算法的鲁棒性评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明一种数据流本地差分隐私算法的鲁棒性评估方法及系统，该方法通过每一时间戳上的算法发布频率分布与算法鲁棒性评估目标分布的接近距离来判断算法的鲁棒性。该方法采用分支判断机制，能够在每一时间戳上自适应地判断数据流本地差分隐私算法进入何种策略能够使得算法的鲁棒性评估得到更优的评估效果。基于该分支判断机制的判断，该方法通过影响数据流本地差分隐私算法的不相似度计算模块使得该隐私算法能够进入评估方期望的策略的方法，分为输入评估与输出评估两种。若数据流本地差分隐私算法进入发布策略，该方法提供了针对发布策略中的频率统计本地差分隐私算法的细粒度算法鲁棒性评估方法，该方法同样分为输入评估与输出评估两种。

本发明授权一种数据流本地差分隐私算法的鲁棒性评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种数据流本地差分隐私算法的鲁棒性评估方法，其特征在于，包括： 步骤1、评估准备及分支策略的选择； 在每一时间戳上，评估方首先设定该时间戳的评估目标频率并从总计名用户中选择名用户作为评估用户，名用户为剩余用户；同时，评估方从评估用户处计算得到服务器在该时间戳上用于发布策略的隐私预算以及该时间戳上服务器采样的用于发布策略的用户数，其中为该时间戳上被采样的用于发布策略的评估用户数，为该时间戳上被采样的用于发布策略的剩余用户数；为达到鲁棒性评估的目标，评估方将分别计算数据流本地差分隐私算法进入发布策略和近似策略的发布频率和评估目标频率的接近距离并判断在该时间戳上该算法进入何种策略能够最小化接近距离； 步骤2、针对数据流本地差分隐私算法不相似度计算模块的评估； 根据步骤1判断规则，评估方能够确定该时间戳使得数据流本地差分隐私算法进入何种策略能够最小化接近距离，若进入近似策略能够最小化接近距离，则评估方将会最小化不相似度，使得算法进入近似策略；否则，评估方将会最大化，使得算法进入发布策略； 步骤3、针对频率统计本地差分隐私算法的细粒度算法鲁棒性评估； 根据步骤2对最大化或者最小化的判断，评估方将进行不同的操作以满足细粒度算法鲁棒性评估，即尽可能地改变数据流本地差分隐私算法的发布频率使其接近于评估目标频率；当评估方选择最大化不相似度时，数据流本地差分隐私算法将进入发布策略使用频率统计本地差分隐私算法进行频率统计和发布；评估方需要针对该频率统计本地差分隐私算法展开细粒度算法鲁棒性评估，使得其发布频率分布接近于评估目标频率分布；否则，当评估方选择最小化不相似度时，数据流本地差分隐私算法将进入近似策略，直接使用上一时间戳的发布频率作为该时间戳的发布频率，因此评估方不需要进行额外的操作。

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