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龙图腾网获悉赛思科技(西安)有限公司申请的专利一种敏感字段识别的动态数据脱敏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：CN120996146B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511512194.8，技术领域涉及：G06N3/0985；该发明授权一种敏感字段识别的动态数据脱敏方法是由蔡红雨设计研发完成，并于2025-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种敏感字段识别的动态数据脱敏方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种敏感字段识别的动态数据脱敏方法包括，通过在多个客户端上协同训练探针模型，并基于联邦学习框架，在不暴露原始数据的前提下识别出包含待脱敏敏感信息的特定数据样本；针对该特定数据样本，计算其对目标神经网络模型各参数的影响程度，并筛选出受影响最显著的关键参数子集；构建一个包含信息遗忘项、知识保持项和正则化项的多目标优化函数，仅对关键参数子集进行优化更新，从而在模型中逆向消除特定数据样本的影响；通过量化评估脱敏后模型对特定数据样本的遗忘程度，验证脱敏效果；本发明通过精准定位和最小化编辑，实现了高效、低损的模型数据脱敏，尤其适用于隐私要求严格的联邦学习环境，并提供了可量化的安全验证机制，显著提升了数据脱敏的效率、保真度和可信度。

本发明授权一种敏感字段识别的动态数据脱敏方法在权利要求书中公布了：1.一种敏感字段识别的动态数据脱敏方法，所述方法应用于一个包含多个数据样本的原始训练数据集训练完成的目标神经网络模型上，其特征在于，包括以下步骤： 当接收到针对所述原始训练数据集中至少一个待脱敏数据样本的脱敏请求时，计算所述待脱敏数据样本对所述目标神经网络模型中各模型参数的影响程度，并根据该影响程度确定一个关键参数子集； 在接收所述脱敏请求之前，还包括一个敏感贡献度识别步骤，该步骤包括： 在一个由中央服务器和多个数据持有方客户端组成的联邦学习框架中，协同训练一个探针模型； 由各客户端利用训练完成的所述探针模型，对其本地持有的数据样本进行影响程度评分，并将评分超过预设贡献度阈值的数据样本，确定为所述待脱敏数据样本； 基于一个包含知识保持项、信息遗忘项和参数正则化项的优化目标函数，仅针对该影响程度确定的所述关键参数子集，计算出一组参数更新量，并应用所述参数更新量修改所述关键参数子集，得到一个已脱敏的目标神经网络模型。

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赛思科技(西安)有限公司，其通讯地址为：710016 陕西省西安市未央区太华北路安徽大厦23F；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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