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龙图腾网获悉北京国都互联科技有限公司申请的专利基于多模态保护的数据分布式存储和读取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：CN119903556B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202510386698.3，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权基于多模态保护的数据分布式存储和读取方法及系统是由易超设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态保护的数据分布式存储和读取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态保护的数据分布式存储和读取方法及系统，涉及多模态数据加密存储技术领域，该方法包括：接收输入数据，预处理为多模态分割数据；对数据执行多密钥协作加密；对加密后的数据进行分布式存储；基于区块链对分布式存储的节点信息进行签名并广播；接收用户的数据查询请求，通过用户的权限向量获取对应的加密分割数据，并对加密分割数据执行解密和重组，以获得查询数据。通过多模态特征融合技术，提升了数据存储的安全性，同时通过多密钥协作加密构建了多层次的加密体系，有效保障密钥分发安全，并采用基于动态权重的分布式存储策略，实现了存储节点的智能选择与负载均衡，提升了数据存储的可靠性和系统扩展性。

本发明授权基于多模态保护的数据分布式存储和读取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态保护的数据分布式存储和读取方法，其特征在于，所述方法包括： 接收输入数据，并对其进行预处理以获得多模态分割数据，包括：识别输入数据中的各模态数据及对应的索引，所述多模态数据包括文本数据和图片数据；分别提取模态数据的特征向量，其中，对于文本数据，提取语义特征向量Ti，其中i表示文本片段的索引，对于图像数据，提取视觉特征向量Ij，其中j表示图像区域的索引；采用注意力机制进行特征融合，计算每个模态特征的注意力权重；基于注意力权重计算每个模态特征对应的融合后的特征向量，包括：计算文本对图像的注意力权重，，其中为可学习的注意力矩阵，为图像区域的数量，融合后的特征向量为：；根据特征向量进行聚类分割，以获得多模态分割数据，包括：计算特征向量之间的相似度矩阵S：，其中，是带宽参数，和为经注意力机制融合后得到的两个特征向量，对相似度矩阵S进行归一化处理，以获得拉普拉斯矩阵L，并求解L的特征向量，然后根据特征向量进行聚类分割，以获得多模态分割数据； 对所述多模态分割数据执行多密钥协作加密包括：基于混沌映射和系统私钥生成基础密钥；对所述多模态分割数据对应的特征向量执行哈希处理，以获得对应的哈希值；将所述哈希值与所述基础密钥进行异或运算，以得到多模态分割数据对应的密钥；通过所述密钥对其对应的多模态分割数据执行加密； 对加密后的多模态分割数据进行分布式存储，包括：获取存储节点的配置信息，所述配置信息包括：存储容量、网络带宽、剩余存储空间和节点的信誉值；基于所述密钥的强度及所述配置信息计算动态权重，计算公式为：，其中，是第n个节点的剩余存储空间，是所有节点的总存储容量，是第n个节点的网络带宽，是所有节点中的最大网络带宽，是第n个节点的信誉值，是密钥强度的量化值，、、、是预先设定的权重系数，且；基于所述动态权重计算存储节点对应的综合评分，公式为：，其中，是一个单调递增的函数，确保动态权重大的节点综合评分也高；对所述综合评分进行排序，并选择排序靠前的存储节点存储所述多模态分割数据； 基于区块链对分布式存储的节点信息进行签名并广播； 接收用户的数据查询请求，通过用户的权限向量获取对应的加密分割数据，并对加密分割数据执行解密和重组，以获得查询数据。

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北京国都互联科技有限公司，其通讯地址为：100089 北京市海淀区蓝靛厂南路25号1幢2层01-1号；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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