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龙图腾网恭喜西安交通大学申请的专利一种工业系统公开数据保护方法和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：CN114154183B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202111470390.5，技术领域涉及：G06F21/60；该发明授权一种工业系统公开数据保护方法和系统是由周亚东;胡博文;刘烃;吴江;管晓宏设计研发完成，并于2021-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工业系统公开数据保护方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种工业系统公开数据保护方法和系统，包括：工业系统公开数据的整理和选取；基于原始公开数据集训练伪数据生成器；基于原始公开数据集和对抗生成网络训练数据判别器；基于加噪策略设计针对不同密级对象的公开数据分级保护方法，并基于该方法实现公开数据不同密级对象的平等发放及后续针对高密级对象的内容恢复；本发明实现简单、计算复杂度低，通过模型的前期训练有效减少后期模型使用时的计算资源开销。本发明实现了在公开数据的同时可阻止未受信第三方通过推断反演等手段获取更高密级信息，使得被公开数据中隐含的关键信息不被泄漏，且通过差异化的分级保护方法保证了受信方对真实数据内容的完整获取。

本发明授权一种工业系统公开数据保护方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种工业系统公开数据保护方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，以多组列向量的格式获取需保护的工业系统公开数据的多组历史数据{x}； 步骤2，基于工业系统相关先验知识确定步骤1中选取的公开数据的生成机理模型及对应的隐含关键参数； 步骤3，基于自编码器构建用于生成步骤1中选取的公开数据的伪数据的生成网络G，并根据步骤2获取的生成机理模型和隐含关键参数的数学特性，确定生成网络G中编码器层的激活函数及部分网络结构参数设置，然后输入步骤1获取的数据集{x}训练该自编码器，直至解码器层输出原始数据的重建结果，且满足训练终止条件； 步骤4，根据步骤2获取的先验知识选取概率分布pz'生成伪编码z'，然后基于对抗网络训练框架，以步骤3中由真实数据输入生成网络G编码层所得真实编码z为负样本、伪编码z'为正样本训练判别网络D，并同步训练生成网络G以使真实编码z的概率分布更接近预定义的分布pz'； 步骤5，在生成网络G和判别网络D训练结束后，使用生成网络G产生足量伪数据集{x'}，然后以混杂比例γ将伪数据加入真实数据集，获得加噪处理后的公开数据集； 步骤6，以安全分级策略将不同密级数据集向对应对象进行公开，方法如下： 步骤6.1，将步骤5中加噪处理后的公开数据集向低密级对象进行直接公开； 步骤6.2，将步骤4中训练完成的判别网络D的网络模型部署于高密级对象的数据接收端，并将加噪处理后的公开数据集进行公开； 步骤6.3，使用判别网络D对公开数据集做去噪处理，从而获得面向高密级对象的完整真实数据集。

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