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龙图腾网获悉中国人民解放军网络空间部队信息工程大学申请的专利基于大语言模型的数据自适应隐藏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：CN119964583B 。

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：202510129547.X，技术领域涉及：G10L19/00；该发明授权基于大语言模型的数据自适应隐藏方法及系统是由刘敖迪;杜学绘;谭铭;王娜;曹利峰;任志宇;单棣斌;王文娟设计研发完成，并于2025-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的数据自适应隐藏方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及信息隐藏技术领域，特别涉及一种基于大语言模型的数据自适应隐藏方法及系统，针对LLM参数文件，利用隐蔽嵌入的重点参数定位并通过基于消融和量化缩放因子进行参数重要性评估，寻找对LLM性能影响小的参数作为嵌入重点位置；然后，基于参数重要性制定隐写策略，分别面向非量化场景和量化场景实施半精度LSB隐写和量化LSB隐写，确保无论用户是否量化压缩模型都能在LLM中隐蔽嵌入大容量数据信息，同时保证数据信息的完整性。本发明可解决现有开源大语言模型隐蔽数据传输效率低及数据传输隐蔽性效果不理想的问题，提升数据隐蔽传输效果。

本发明授权基于大语言模型的数据自适应隐藏方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的数据自适应隐藏方法，其特征在于，包含： 获取大语言模型最优参数，并将最优参数下的大语言模型性能记为最大值，依据大语言模型结构中各层参数量大小，选取参数量大于指定数值的神经元层作为参数替换区域，利用随机的二进制比特分别替换大语言模型参数替换区域最优参数中的神经元参数，并获取神经元参数替换后大语言模型的性能，利用替换前后大语言模型性能损失的绝对值衡量对应神经元参数的重要性，以依据神经元参数的重要性将对参数替换区域的神经元参数进行分组，并从分组的模型参数中选取数据隐秘嵌入的目标参数位置，其中，模型参数的分组类型包括非关键参数类型、普通参数类型和重要参数类型，从分组的模型参数中选取数据隐秘嵌入的目标参数位置具体包括：初始化大语言模型非关键参数、普通参数及重要参数三者的嵌入位数，并将非关键参数、普通参数及重要参数三者的权重矩阵进行拼接，得到大语言模型参数权重矩阵，所述参数权重矩阵用于存储大语言模型各神经元之间用于传递信息的连接权重；根据大语言模型非关键参数、普通参数及重要参数三者嵌入位数分别创建对应的用于最小有效位嵌入的掩码矩阵； 生成待隐写数据的完整性校验码，将待隐写数据及其完整性校验码打包为二进制数据，并将二进制数据隐秘嵌入至目标参数位置。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军网络空间部队信息工程大学，其通讯地址为：450000 河南省郑州市高新区科学大道62号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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