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龙图腾网获悉上海说以科技有限公司申请的专利基于GRL学习与自适应ADAGAN的生成式隐私数据保护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：CN120744985B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511240636.8，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权基于GRL学习与自适应ADAGAN的生成式隐私数据保护方法及系统是由陈森;陆明;王楷;黄桢;邢朝华设计研发完成，并于2025-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于GRL学习与自适应ADAGAN的生成式隐私数据保护方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于GRL学习与自适应ADAGAN的双模块生成式隐私计算框架GRL‑ADAGAN，涉及隐私计算和人工智能技术领域，解决了现有技术在数据资产交易中存在的噪声干扰大、计算效率低、特征保留不足的问题。该框架包括：离散数据处理模块，通过基于图的强化学习GRL对离散特征进行隐私保护和高保真模拟；连续数据生成模块，基于自适应ADAGAN生成统计特性一致的连续数据；协同优化机制，通过双向参数反馈实现动态协同，并采用离线生成‑在线应用策略降低开销；评估系统模块，通过多维度评分量化评估隐私保护效果。本发明适用于金融、医疗等领域的数据安全流通与价值挖掘。

本发明授权基于GRL学习与自适应ADAGAN的生成式隐私数据保护方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于GRL学习与自适应ADAGAN的生成式隐私数据保护方法，其特征在于，包括以下步骤： 数据预处理步骤：对原始连续数据进行标准化和离散化处理，将标准化后的数据映射为m个离散等级； 上层GRL学习模块处理步骤：基于强化学习对离散化后的数据进行粗粒度预测，动态优化隐私参数以生成高保真模拟的离散特征；粗粒度预测包括：构建状态空间和动作空间，根据奖励函数更新强化值，其中为真实值，为预测值，s表示状态，a表示动作，表示状态-动作对的强化值；并选择具有最高强化值的动作作为离散预测值； 下层ADAGAN模块处理步骤：基于离散预测值，通过生成对抗网络对连续数据进行精确预测；其中，生成对抗网络包括生成器和判别器；生成器接收随机噪声和离散预测值的嵌入向量，生成连续的合成数据；判别器通过结合分布比例约束和均值扰动约束，确保合成数据与原始数据在统计特性上一致； 其中，分布比例约束定义为：，其中，表示生成数据在第m区间的分布比例，表示原始数据在第m区间的分布比例，为权重系数； 均值扰动约定义为：，其中，表示生成数据在第m区间的均值，表示目标均值，为权重系数；目标均值通过引入随机扰动系数来构建，即，其中表示原始数据在第m区间的均值，从而实现自适应正态分布约束； 双向参数反馈与协同优化步骤：通过总奖励函数连接上层GRL学习模块和下层ADAGAN模块，实现协同优化，动态平衡隐私强度与数据效用；其中，为上层GRL学习模块的奖励，由公式计算，为下层ADAGAN模块中生成器的损失函数，和为权重系数。

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