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龍圖騰網獲悉深圳奧賽思科技有限公司申請的專利一種基于多態模糊邏輯的大數據隱私聚合加密方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119538315B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510104896.6，技術領域涉及：G06F21/62；該發明授權一種基于多態模糊邏輯的大數據隱私聚合加密方法是由馬晶設計研發完成，并于2025-01-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多態模糊邏輯的大數據隱私聚合加密方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多態模糊邏輯的大數據隱私聚合加密方法，S1、生成包含隱私敏感信息的待加密數據集；S2、基于多態模糊邏輯構建模糊邏輯規則庫；S3、生成動態優化的模糊邏輯規則；S4、形成模糊化數據集；S5、形成優化后的聚合數據塊；S6、生成加密數據塊，同時生成與加密數據塊對應的索引信息；S7、將加密數據塊和索引信息存儲至分布式存儲系統，基于數據訪問權限規則對分布式存儲系統的訪問進行動態控制，使不同權限的訪問用戶僅能獲取加密數據塊中與其權限匹配的數據。本發明有效提升了隱私保護的強度與效率，還為大數據隱私保護場景提供了更加安全、可靠的解決方案。

本發明授權一種基于多態模糊邏輯的大數據隱私聚合加密方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多態模糊邏輯的大數據隱私聚合加密方法，其特征在于，包括如下步驟： S1、對目標數據集進行預處理，生成包含隱私敏感信息的待加密數據集； S2、基于多態模糊邏輯構建模糊邏輯規則庫； 所述S2包括以下具體過程： S21、針對目標數據集中不同數據類型、隱私敏感等級及場景需求構建用于對待加密數據集內各屬性數據進行模糊化描述的多態模糊隸屬度函數，多態模糊隸屬度函數通過整合高斯型模糊隸屬度函數、三角形模糊隸屬度函數及離散類型模糊隸屬度函數的形式實現，對同一屬性在不同場景下的模糊描述進行統一表達： ； 其中，表示待加密數據集中屬性序號為j的屬性，表示針對第l個應用場景的隱私需求，x為屬性在數據記錄中的數值，及為權重參數，用于平衡高斯型模糊隸屬度函數、三角形模糊隸屬度函數及離散類型模糊隸屬度函數在場景下的貢獻度，權重參數在大數據隱私聚合加密中決定不同類型數據在模糊化過程中的影響力度，及為高斯型隸屬度函數的中心與標準差參數，為三角形隸屬度函數的下界、峰值與上界參數，用于對數值域的屬性數據進行模糊化，適應不同隱私敏感等級的需求，為分類型數據的離散值集合中的第v個可能值，為指示函數，用于對分類型數據進行特定值匹配的模糊描述，進而在大數據隱私聚合加密過程中對分類型屬性的隱私特性進行粒度化處理，為分類型數據在場景下的可能取值個數，g表示高斯型隸屬度函數，t表示三角形隸屬度函數，cat表示離散型數據的類別特性，v表示當前正在處理的離散值索引； S22、基于多態模糊隸屬度函數構建模糊化規則集合R，對待加密數據集中的隱私敏感屬性及場景下的應用需求進行模糊決策映射，定義模糊規則的匹配度為： ； 式中，為第k條規則在場景下對待加密數據集的匹配度，為隱私敏感屬性集合，對應標注的敏感屬性，為規則針對屬性的權重參數，為規則匹配度調節參數，為待加密數據集的記錄數，為遍歷待加密數據集中所有記錄后對屬性的模糊隸屬度的累積，表示對于數據集中任意一條數據記錄d； S23、對模糊化參數集合P進行多態初始化，滿足大數據隱私聚合加密對多樣數據類型和隱私需求的動態適應性； S24、基于多態模糊隸屬度函數、模糊化規則集合R和模糊化參數集合P構建多態模糊邏輯規則庫F： ； S3、利用苦魚優化算法對所述模糊邏輯規則庫中的模糊隸屬度函數參數和模糊化規則進行優化，生成動態優化的模糊邏輯規則； S4、使用優化后的模糊邏輯規則對待加密數據集中的每一數據元素進行模糊化處理，將隱私敏感數據轉化為模糊集合，形成模糊化數據集； S5、基于模糊化數據集引入聚合加密機制，將模糊化數據集中具有相似特性的隱私敏感數據按照相似度進行聚合，并根據優化目標確定數據塊劃分策略，形成優化后的聚合數據塊； S6、利用動態加密密鑰生成策略對優化后的聚合數據塊進行加密處理，生成加密數據塊，同時生成與加密數據塊對應的索引信息； S7、將加密數據塊和索引信息存儲至分布式存儲系統，基于數據訪問權限規則對分布式存儲系統的訪問進行動態控制，使不同權限的訪問用戶僅能獲取加密數據塊中與其權限匹配的數據。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人深圳奧賽思科技有限公司，其通訊地址為：518100 廣東省深圳市龍崗區橫崗街道華僑新村社區榮德時代廣場B1816；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。