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龙图腾网获悉湖北工业大学申请的专利基于最小均方误差准则的自适应隐私保护方法、装置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：CN115879152B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202211578970.0，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权基于最小均方误差准则的自适应隐私保护方法、装置及系统是由宋海娜;武明虎;张凡;胡胜;熊炜;李利荣;万相奎;沈华;张明武设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于最小均方误差准则的自适应隐私保护方法、装置及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于最小均方误差准则的自适应隐私保护方法、装置及系统，自适应包含自适应选择最佳的扰动方法以进行数据扰动和自适应选择最佳的扰动概率以输出扰动数据，该方法不仅实现了个性化隐私保护，并且通过加权聚合可获得更高的数据效用。其中，基于最小均方误差推导两种经典本地化差分隐私技术——basicRAPPOR技术和k‑RR技术的自适应边界，本地端的参与者基于该自适应边界自适应地从上述两种本地化差分隐私技术中选择一种作为最佳的数据扰动方法，并根据隐私需求自适应选择最佳的扰动概率进行扰动输出。此外，本发明给出了一种多重扰动的数据扩展策略，在不泄露额外隐私的情况下等效地增加了某些高隐私需求的子群体的样本量，从而进一步提高统计估计的准确性。

本发明授权基于最小均方误差准则的自适应隐私保护方法、装置及系统在权利要求书中公布了：1.基于最小均方误差准则的自适应隐私保护方法，其特征在于，包括： 数据聚合者接收本地端用户发送的隐私保护等级； 根据隐私保护等级对本地端用户进行分群，将具有相同隐私保护等级的用户划分到同一个子群体中； 根据本地化差分隐私技术和隐私保护等级确定最佳的扰动概率，基于最小均方误差准则，确定出两种经典本地化差分隐私技术的自适应边界，根据自适应边界选择最佳的数据扰动方式，并将自适应结果发送给对应的子群体中的用户，以使每个子群体中的用户采用对应的最佳的数据扰动方式对其隐私数据进行扰动处理，并采用最佳的扰动概率执行隐私保护操作，得到扰动后的数据，并发送给数据聚合者，其中，自适应结果包括最佳的数据扰动方式和最佳的扰动概率，两种经典本地化差分隐私技术包括basicRAPPOR技术或k-RR技术，根据本地化差分隐私技术和隐私保护等级确定最佳的扰动概率，包括： 当采用的本地化差分隐私技术为basicRAPPOR技术时，在隐私保护等级下，针对二进制编码后隐私数据的每一个比特采用的最佳的扰动概率为： 其中，隐私保护等级； 当采用的本地化差分隐私技术为k-RR技术时，在隐私保护等级下，针对二进制编码后隐私数据的每一个比特采用的最佳的扰动概率为： 上式表示对隐私数据以的概率保持原值，以的概率扰动输出其他-1种的任意一种，为不同隐私数据的个数； 基于最小均方误差准则，确定出两种经典本地化差分隐私技术的自适应边界，包括： 基于最大似然估计准则计算采用basicRAPPOR技术时隐私分布的第一估计误差： 基于最大似然估计准则计算采用k-RR技术时隐私分布的第二估计误差： 其中，表示数据量或用户个数，为隐私保护等级，也称为隐私预算，为第i种隐私数据，隐私数据的真实概率为，为不同隐私数据的个数，为第一估计误差，为第二估计误差； 根据第一估计误差和第二估计误差确定出两种经典本地化差分隐私技术的自适应边界； 基于最小均方误差构建加权因子，对来自不同隐私保护等级下各子群体发送的扰动后的数据进行聚合，得到本地端用户隐私数据的统计估计。

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