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龙图腾网获悉模景未来(北京)科技有限公司申请的专利一种基于跨模态数据融合的隐私计算方法与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：CN120671191B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202510826504.7，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种基于跨模态数据融合的隐私计算方法与系统是由汪彦冰;陈义旎设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于跨模态数据融合的隐私计算方法与系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据安全技术领域，公开了一种基于跨模态数据融合的隐私计算方法与系统，所述方法包括：获取视觉、文本和音频模态原始数据并提取其特征，得到初始特征表示；执行维度标准化与组合，生成统一初始特征向量；对其进行同态加密与降维，得到加密特征表示，并完成模态对齐优化，构建特征空间映射关系；基于该映射关系识别关联路径并筛选强度，得到关联特征路径；据此完成加权融合，生成融合权重分配矩阵；利用该矩阵和加密特征表示进行非线性映射与加噪处理，获得隐私保护的融合输出；最终评估准确性并优化权重，输出最终融合结果。所述方法能够解决多模态数据融合过程中隐私保护不足的问题。

本发明授权一种基于跨模态数据融合的隐私计算方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于跨模态数据融合的隐私计算方法，其特征在于，包括： 获取视觉、文本和音频模态的原始数据，并分别提取其空间映射特征、语义特征和时频特征，从而得到各模态的初始特征表示； 对所述初始特征表示，执行维度标准化与特征组合操作，得到统一维度的初始特征向量； 对所述初始特征向量进行降维压缩和同态加密，生成加密特征表示，并对所述加密特征表示，进行模态对齐优化，得到特征空间映射关系； 根据所述加密特征表示和特征空间映射关系，进行关联路径识别与强度筛选，得到关联特征路径； 根据所述关联特征路径对所述加密特征表示进行加权融合，生成融合权重分配矩阵； 根据所述融合权重分配矩阵和所述加密特征表示，进行加权融合与非线性映射得到多模态融合表示，并为多模态融合表示添加标准噪声，从而得到满足隐私保护的融合输出； 根据所述融合输出，进行融合准确性评估与权重回调优化，得到最终融合结果； 其中，所述根据所述融合权重分配矩阵和所述加密特征表示，进行加权融合与非线性映射得到多模态融合表示，并为多模态融合表示添加标准噪声，从而得到满足隐私保护的融合输出，包括： 基于所述融合权重分配矩阵，对所述加密特征表示，进行加权融合，得到融合特征向量； 对所述融合特征向量，进行非线性映射变换，得到初步多模态融合表示； 若所述初步多模态融合表示的信息熵小于预设信息熵阈值，则通过调整融合权重分配矩阵对所述初步多模态融合表示进行优化，得到满足语义丰富度要求的多模态融合表示； 对所述多模态融合表示，进行拉普拉斯噪声注入，得到满足隐私保护约束的融合输出。

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