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龙图腾网获悉烟台大学申请的专利一种基于动态安全定级驱动的城市数据自适应隐私防护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：CN121723516B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610221550.9，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种基于动态安全定级驱动的城市数据自适应隐私防护方法及系统是由孟振华;杨海涛;刘兆伟;王晓明设计研发完成，并于2026-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态安全定级驱动的城市数据自适应隐私防护方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据安全防护技术领域，尤其是涉及一种基于动态安全定级驱动的城市数据自适应隐私防护方法及系统。根据预处理后的数据进行多源数据语义感知与动态定级，包括基于知识图谱的数据内容语义特征提取、基于场景与环境感知的动态风险熵计算和数据安全等级的自动映射与标签生成；根据动态定级结果对数据进行源端自适应隐私扰动，包括基于安全等级的策略映射与轻量级脱敏、时空密度感知的隐私预算自适应分配和随机噪声注入与数据发布；通过构建多源数据语义感知与动态风险熵模型，克服了传统规则定级僵化的问题，实现了对海量城市异构数据的精准定级与动态风险管控。

本发明授权一种基于动态安全定级驱动的城市数据自适应隐私防护方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动态安全定级驱动的城市数据自适应隐私防护方法，其特征在于，包括： 获取多源数据； 基于获取的多源数据进行数据预处理； 根据预处理后的数据进行多源数据语义感知与动态定级，包括基于知识图谱的数据内容语义特征提取、基于场景与环境感知的动态风险熵计算和数据安全等级的自动映射与标签生成； 根据动态定级结果对数据进行源端自适应隐私扰动，包括基于安全等级的策略映射与轻量级脱敏、时空密度感知的隐私预算自适应分配和随机噪声注入与数据发布； 对扰动处理后的数据基于分级策略进行加密存储，包括基于等级映射的访问策略自动化生成、基于改进型CP-ABE加密处理和分布式纠删码存储与完整性校验； 对存储的数据进行多层安全防护与隐私保护，包括基于RSA盲签名的隐私集合求交、基于安全等级的联邦协议自适应切换和安全聚合与全局模型更新； 根据保护后的数据进行选择性密态查询与响应； 所述基于知识图谱的数据内容语义特征提取，包括针对标准化后的数据对象Oi，首先构建城市数据安全知识图谱GKG=E,R，其中E为实体集合，R为实体间关系，利用基于BERT的命名实体识别与关系抽取模型，将数据对象Oi中的特征向量映射到知识图谱中，计算内在敏感度，定义数据对象Oi的内容敏感度指数Scontenti：，其中，为异常检测惩罚系数，ek表示从数据中提取的第k个实体，I·为指示函数，Wek为实体在知识图谱中预置的基础敏感权重，Cassoek表示实体ek在图谱中的关联度，为关联增强系数；针对关联度Cassoek的计算，采用敏感度加权的一阶邻域中心性算法，在知识图谱GKG中，实体ek的风险由和自身邻居节点的敏感程度与连接强度决定，表示为：其中，Nek表示实体ek在图谱中的一阶邻居节点集合；Wsenej表示邻居节点ej的基础敏感权重；表示实体间的边权重，为归一化函数； 所述基于场景与环境感知的动态风险熵计算，包括引入环境信任度Etrust、场景紧迫度Uscene与数据时效性Tfresh三个维度构建动态风险评估模型，通过融合网络环境安全度、终端设备可信度与用户行为信誉度三个维度进行加权计算：其中，Nnett，Ddevt，Ucredt分别代表t时刻的网络环境安全度、终端设备可信度和用户行为信誉度采用离散赋值方式，，，为各维度的权重系数；采用指数衰减模型进行计算数据新鲜度：其中，tnow为当前的系统访问时间，tgen为数据i的生成时间戳，代表衰减系数；基于业务请求的元数据标签对场景紧迫度因子进行映射计算： 其中，Plevelt代表业务优先级，代表调节系数，Ffreqt代表通过滑动窗口监测同一业务标签在短时间内的并发请求量，定义联合风险熵值Hriski,t如下： ， 其中，,,为各维度的权重系数，为归一化的环境信任评分，表示数据的新鲜度，为场景紧迫度因子； 所述基于安全等级的策略映射与轻量级脱敏，包括根据输出的数据安全等级Li,t，建立策略映射机制，对于被标记为L1与L2的低风险数据，为在保护隐私的同时最大化保留数据的统计特征，采用基于泛化的k-匿名处理； 所述时空密度感知的隐私预算自适应分配包括对于被标记为敏感级与机密级的高风险数据，针对传统LDP算法中隐私预算固定导致的数据可用性波动问题，引入时空密度感知机制，动态计算每个数据源节点的隐私预算。

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