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龙图腾网获悉广东中创智腾技术服务有限公司申请的专利一种基于机器学习的智能网联汽车数据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：CN119939651B 。

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：202411971867.1，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种基于机器学习的智能网联汽车数据脱敏方法及装置是由万紫骞;刘凯;黄灶星;刘青林;冯达安设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的智能网联汽车数据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机器学习的智能网联汽车数据脱敏方法及装置，该方法包括：收集车辆信息的原始数据；基于预设置规则，对所述原始数据的敏感信息进行识别，得到敏感数据；根据所述敏感数据，构建脱敏策略；根据所述脱敏策略，构建目标数据集；根据所述目标数据集，对初始数据脱敏模型进行训练，得到目标数据脱敏模型；其中，所述目标数据脱敏模型用于对智能网联汽车数据进行脱敏。本发明能够提高数据脱敏的性能和效果，可以广泛应用于数据脱敏技术领域。

本发明授权一种基于机器学习的智能网联汽车数据脱敏方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的智能网联汽车数据脱敏方法，其特征在于，包括以下步骤： 收集车辆信息的原始数据； 基于预设置规则，对所述原始数据的敏感信息进行识别，得到敏感数据； 根据所述敏感数据，构建脱敏策略，包括以下步骤：获取所述敏感数据的敏感度以及应用场景；根据所述敏感度以及所述应用场景，构建所述脱敏策略；所述脱敏策略包括数据替换、数据掩码、数据加密和数据扰动；对于敏感度高的敏感数据，采用加密法或数据扰动法；对于要求保持数据格式和部分特征的应用场景，采用掩码法；对于脱敏后用于统计分析的敏感数据，采用数据扰动法； 根据所述脱敏策略，构建目标数据集； 根据所述目标数据集，对基于Transformer的初始数据脱敏模型进行训练，得到目标数据脱敏模型，包括以下步骤：根据所述脱敏策略，对所述原始数据进行脱敏，得到第一脱敏文本；将所述目标数据集输入所述初始数据脱敏模型的编码器，得到中间向量；将所述中间向量输入所述初始数据脱敏模型的解码器，得到第二脱敏文本；根据所述第一脱敏文本以及所述第二脱敏文本，构造交叉熵损失函数；通过教师强制技术，将所述第一脱敏文本的下一个单词输入所述解码器，结合所述交叉熵损失函数，对所述初始数据脱敏模型进行训练，得到所述目标数据脱敏模型； 其中，所述目标数据脱敏模型用于对智能网联汽车数据进行脱敏。

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