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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利面向干扰数据的动态自适应交易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：CN120930168B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511210588.8，技术领域涉及：G06F21/60；该发明授权面向干扰数据的动态自适应交易方法是由蔡斌;王滔;胡春强;吴昊;桑军;夏晓峰设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向干扰数据的动态自适应交易方法在说明书摘要公布了：本申请属于数据交易领域，提供了面向干扰数据的动态自适应交易方法，应用于对应系统，配置为：获取用于交易的数据块，以及数据块交易中的协商约束内容，以在协商约束内容的约束下将交易相关的交易资金存入预设的智能合约并锁定；基于预设的学习模型提取数据块中的敏感特征摘要，并根据敏感特征摘要生成含有敏感系数的特征向量，以根据特征向量动态生成噪声值；根据噪声值对数据块进行加噪处理，并根据预设的加密算法对加噪后的数据块进行加密；分别对购买者和拥有者的交易信息，以及加密后的数据块进行验证，以根据验证结果执行交易资金的分配和所述数据块的解密。避免了原始数据的直接暴露的同时，保障了数据交易的公平性。

本发明授权面向干扰数据的动态自适应交易方法在权利要求书中公布了：1.面向干扰数据的动态自适应交易方法，应用于面向干扰数据的动态自适应交易系统，其特征在于，所述面向干扰数据的动态自适应交易系统被配置为执行如下步骤： 根据数据交易中的协商约束内容，以使得数据购买者和数据拥有者在所述协商约束内容的约束下将交易相关的交易资金存入预设的智能合约并锁定； 获取用于交易的数据块，是原始数据集进行分块后的第个数据块，基于预设的学习模型提取所述数据块中的敏感特征摘要，并根据所述敏感特征摘要生成含有敏感系数的特征向量，以根据所述特征向量动态生成噪声值； 根据所述噪声值对所述数据块进行加噪处理，并根据预设的加密算法对加噪后的数据块进行加密，包括： 根据所述数据块的分布，确定加噪后的数据块与原始的数据块的数据近似度，以及根据所述噪声值的噪声类型计算所述噪声值的隐私强度； 当所述数据近似度和所述隐私强度皆满足预设的评估标准时，保留对应的噪声值； 获取保留的噪声值，并根据该噪声值对应的分布类型以及关联参数，生成第一噪声向量； 根据所述第一噪声向量和预设的纠缠概率公式，计算得到第二噪声向量； 基于张量积将所述第一噪声向量和所述第二噪声向量组成的噪声对进行扩展，以得到所述数据块对应维度的噪声矩阵； 基于预设的椭圆曲线加密算法对所述噪声矩阵进行加密，以生成加密后的噪声矩阵； 将所述数据块的敏感特征向量转化为高维点云，以基于所述高维点云，按照预设的拓扑分析提取所述数据块结构的复杂度特征； 根据所述复杂度特征对格基加密算法的公钥参数进行调整，以生成与所述数据块对应结构适配的密钥对； 根据所述数据块和密钥对的公钥计算格基密文； 根据格基密文、Paillier加密算法以及加密后的噪声矩阵得到加密后的数据块； 分别对所述购买者和所述拥有者的交易信息，以及加密后的数据块进行验证，以根据验证结果执行所述交易资金的分配和所述数据块的解密。

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