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龙图腾网获悉南京信息工程大学;江苏羽驰区块链科技研究院有限公司申请的专利基于区块链协同验证的动态密钥阈值分片隐私追溯方法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：CN120768546B 。

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：202511256795.7，技术领域涉及：H04L9/08；该发明授权基于区块链协同验证的动态密钥阈值分片隐私追溯方法是由杨鹏飞;王保卫设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于区块链协同验证的动态密钥阈值分片隐私追溯方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于区块链协同验证的动态密钥阈值分片隐私追溯方法，属于信息安全领域。该方法以动态密钥为枢纽，将去中心化身份、零知识验证、深度水印与门限协同解密深度耦合，每次会议生成的临时密钥被拆分为多个分片，由区块链节点与追溯单元分布式保管，仅将分片组合的哈希指纹上链存证，形成不可篡改却无隐私暴露的轻量证据链；参会者通过可验证凭证匿名接入而不泄露具体信息，可信单元签名确保匿名身份的真实性；当发生数据泄露时，追溯单元提取水印，比对零知识证明，验证泄露密文与链上指纹的关联性，触发多方门限解密恢复密钥，最终结合加密存储的DID映射表精确定位责任人，全程无需暴露无关信息。

本发明授权基于区块链协同验证的动态密钥阈值分片隐私追溯方法在权利要求书中公布了：1.一种基于区块链协同验证的动态密钥阈值分片隐私追溯方法，其特征在于，包括以下步骤： 参会用户进行身份注册，生成主密钥对和DID标识符； 可信单元依据DID标识符为参会用户颁发可验证凭证； 参会时参会用户生成零知识证明验证信息，系统根据生成零知识证明验证信息对参会用户进行身份验证； 在会议系统上使用Unet进行编码，使用共享编码器下采样参数的对称解码器进行解码； 将关键信息存储至区块链； 当发生信息泄露时，触发溯源与身份追踪机制，在区块链上进行检索比对，解密追踪身份； 在会议系统上使用Unet进行编码，使用共享编码器下采样参数的对称解码器进行解码的步骤包括： 步骤41，在消息处理器中，输入秘密消息，将秘密消息变形成三维张量，表示为：，其中，表示维度重塑操作，表示张量元素取值于实数域，表示秘密消息长度，表示消息通道数、特征图高度和宽度； 再使用卷积核提升特征表达能力，得到特征F1，表示为： ，其中，表示卷积、批量归一化和激活函数的原子操作； 接着采用步长为2的反卷积层，逐步将分辨率扩展至目标尺寸，并通过个SE模块优化特征，得到特征，公式为： ， 式中，分别表示载体图像的通道数、高度和宽度； 最后，通过卷积层使得通道数与载体图像对齐，得到处理后的秘密消息，表示为： ，其中，表示卷积层； 步骤42，改进编码器操作中，输入载体图像，将和消息处理后的秘密消息进行通道拼接，得到融合后的信息，表示为： ，其中，表示通道维度； 将融合后的信息输入到Unet架构中，然后进行逐步下采样，得到信息，表示为： ， 其中，表示第层步幅为2的卷积下采样模块，表示编码器结束于第层； 接着通过上采样模块逐步还原图像尺寸，并使用跳跃连接将编码特征并入当前特征图，得到特征图，公式为： ， 其中，表示步长为2的反卷积层，表示第步卷积函数； 最终输出嵌入水印的图像为： ； 步骤43，噪声层：采用小批量训练策略Mini-Batch，每次在训练的时候在真实不可微分噪声攻击层、无噪声攻击层和不可微分模拟噪声层中随机选择，表示为： ， 其中，表示噪声层； 步骤44，解码器：采用对称编码结构，使用共享编码器下采样参数的对称解码器，提取水印信息，共享参数层，其中表示解码器下采样路径中第层的输入特征图，表示为： ， 其中，表示第层的输入特征图； 空间聚合与输出： ， ， 其中，表示1×1的卷积层，表示卷积过后的单通道特征图，表示提取的秘密消息，表示Sigmoid函数； 当发生信息泄露时，触发溯源与身份追踪机制，在区块链上进行检索比对，解密追踪身份的步骤包括： 步骤61，提取出泄密内容中的水印信息，与链上存储的水印信息进行比对，锁定具体的会议，以及参会者在本次会议生成的虚拟身份信息； 步骤62，通过预设的零知识验证以及Merkle树验证，证明锁定的是有效的并且参与当前会议； 步骤63，通过多方协作聚合解密密钥，解密出、得到的值，在链上检索比对后，对解密追踪身份ID：，其中表示解密盐值操作，表示解密中间绑定参数。

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