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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于差分隐私的多维数据集一致脱敏方法及装置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：CN119378011B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411446722.X，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种基于差分隐私的多维数据集一致脱敏方法及装置是由朱辉;寇笑语;王枫为;李晖;梁睿健;杨文杰设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于差分隐私的多维数据集一致脱敏方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于差分隐私的多维数据集一致脱敏方法及装置，方法包括从原始多维数据集中选出多个冗余属性进行脱敏处理得到多个脱敏后的冗余属性；从原始多维数据集中确定多个数值关联属性集；根据每个数值关联属性集中的主要属性和每个关联属性之间的预设关联关系选择对应的关联程度算法计算出该主要属性和每个关联属性之间的关联程度值；对每个主要属性进行脱敏，并根据计算出的关联程度值对每个关联属性进行脱敏，得到脱敏后的数值关联属性集；根据多个脱敏后的冗余属性和脱敏后的数值关联属性集对每个包含关联属性集进行脱敏；合并脱敏后的冗余属性、数值关联属性集和包含关联属性集得到脱敏数据集，从而提高了脱敏数据集的可用性。

本发明授权一种基于差分隐私的多维数据集一致脱敏方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于差分隐私的多维数据集一致脱敏方法，其特征在于，所述多维数据集一致脱敏方法包括： 从原始多维数据集中选出多个冗余属性，并对所述多个冗余属性进行脱敏处理，得到多个脱敏后的冗余属性；所述原始多维数据集中包括多个属性；每个属性下包括多个数据； 从所述原始多维数据集中确定多个数值关联属性集；每个数值关联属性集中包括一个主要属性和与该主要属性存在预设关联关系的多个关联属性； 针对每个数值关联属性集，根据该数值关联属性集中的主要属性和每个关联属性之间的预设关联关系选择对应的关联程度算法，并根据选择的关联程度算法计算出该主要属性和每个关联属性之间的关联程度值； 针对每个数值关联属性集，对该数值关联属性集中的主要属性进行脱敏，并根据计算出的关联程度值，对该数值关联属性集中的每个关联属性进行脱敏，得到脱敏后的数值关联属性集； 从所述原始多维数据集中确定多个包含关联属性集，根据所述多个脱敏后的冗余属性和多个所述脱敏后的数值关联属性集对每个包含关联属性集进行脱敏，得到脱敏后的包含关联属性集； 合并所述多个脱敏后的冗余属性、多个所述脱敏后的数值关联属性集、多个所述脱敏后的包含关联属性集得到脱敏数据集； 所述预设关联关系包括线性相关关系、区间限制关系和关联分布关系； 所述针对每个数值关联属性集，根据该数值关联属性集中的主要属性和每个关联属性之间的预设关联关系选择对应的关联程度算法，包括： 针对每个数值关联属性集，当该数值关联属性集中的主要属性和一个关联属性之间的预设关联关系为线性相关关系时，选择对应的关联程度算法为皮尔逊相关系数算法； 针对每个数值关联属性集，当该数值关联属性集中的主要属性和一个关联属性之间的预设关联关系为区间限制关系时，选择对应的关联程度算法为区间限制算法； 针对每个数值关联属性集，当该数值关联属性集中的主要属性和一个关联属性之间的预设关联关系为关联分布关系时，选择对应的关联程度算法为关联分布关系算法； 所述根据计算出的关联程度值，对该数值关联属性集中的每个关联属性进行脱敏，包括： 对于该数值关联属性集中与主要属性为线性相关关系的关联属性，利用计算出的关联程度值和差分隐私的高斯噪声对该关联属性进行脱敏； 对于该数值关联属性集中与主要属性为区间限制关系的关联属性，利用计算出的关联程度值和加噪法对该关联属性进行脱敏； 对于该数值关联属性集中与主要属性为关联分布关系的关联属性，利用计算出的关联程度值和采样法对该关联属性进行脱敏； 所述针对每个数值关联属性集，对该数值关联属性集中的主要属性进行脱敏，包括： 针对每个数值关联属性集，当该数值关联属性集中的主要属性为离散值时，采用随机响应算法对该主要属性进行脱敏，当该数值关联属性集中的主要属性为连续值时，采用差分隐私的高斯噪声对该主要属性进行脱敏。

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