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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种大规模数据集下隐私保护的检索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：CN119720264B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411477189.3，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种大规模数据集下隐私保护的检索方法及系统是由郭尚伟;赵志超;王中明;李小国;向涛设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大规模数据集下隐私保护的检索方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种大规模数据集下隐私保护的检索方法及系统，属于信息技术及隐私保护技术领域。本发明技术方案包括：首先，通过提出一种保证用户隐私安全的预筛选协议设计方法，使系统能够迅速、准确地定位到最相似的数条数据，大幅提高了隐私保护的相似度检索的响应效率。其次，通过一种隐私保护的相似度检索方法，能够适配已有的任意一种两阶段提交协议，充分利用和兼容了已有的技术。最后，该协议的设计上采用了可并行操作，保障了该协议能够等效地移植到GPU平台上进行运行，最大程度发挥出GPU的计算能力。

本发明授权一种大规模数据集下隐私保护的检索方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种大规模数据集下隐私保护的检索方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： S1、设计预筛选协议，给定一个查询和全体数据集，根据余弦距离在高维空间中的统计特征，获取到全体数据集中与查询尽可能相似的数条数据，组成一个候选集，使系统能够迅速准确地定位到最相似的数条数据； S2、进行隐私集合成员测试，给定一个查询和全体数据集，高效地识别出与查询最相似的数条数据，并给出它们之间的相似度； S3、根据相似度情况，检索出相似度最高的数据信息； 在步骤S1中，具体包括： S11、生产随机向量：从标准高斯分布中进行采样，获得k个随机向量，随机向量的长度与查询的长度m相同，其中要求k小于m； S12、记随机向量为R＝{r1,r2,...,rk}，本地数据为Y＝{y1,y2,...,yk}，dij为第i个本地数据与第j个随机向量之间的余弦距离；计算每一个本地数据与S11中产生的每一个随机向量之间的余弦距离，记为di，表示第i个本地数据与各个随机向量之间的距离； S13、计算查询x与各个随机向量之间的距离，记为q，表示S11中各个随机向量与查询x之间的余弦距离； S14、将每个本地数据的距离向量di减去S13中的距离向量q，再将得到的结果按位取绝对值； S15、将S14中得到的距离向量按位与预先设定的预置进行比较，若存在一个数值大于预置，则该距离向量对应的本地数据被舍弃，反之则加入候选集合中； S16、将候选集合作为输出：该协议将会输出一个候选集，其中包含最可能与用户数据相似的非法数据； 在步骤S2中，具体包括： S21、给定全体数据集B和查询q，设定阈值，将它们作为步骤S1中所定义的预筛选协议的输入，预筛选协议输出一个候选集S； S22、选择任意的两阶段提交协议； S23、将S21中所得的候选集S，查询q和预先设定好的阈值作为S22中所选择两阶段提交协议的输入； S24、将S22中协议的输出作为相似数据。

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