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龙图腾网获悉桂林理工大学申请的专利基于敏感分级信息熵的匿名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：CN114580010B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202210063642.0，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权基于敏感分级信息熵的匿名方法是由张攀峰;石昆正;张文勇;杜慧;董明刚;程小辉设计研发完成，并于2022-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于敏感分级信息熵的匿名方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据匿名技术领域，具体涉及一种基于敏感分级信息熵的匿名方法，包括获取发布数据集；基于发布数据集建立匿名模型；基于发布数据集的信息熵建立信息损失衡量标准模型；基于信息损失衡量标准模型对发布数据集进行遍历，得到隐私安全指数最大的最大元组，将最大元组加入匿名模型中对应的等价组；使用等价组的准标识属性中心替代最大元组的值，得到匿名数据集，通过引入信息熵建立的信息损失衡量标准模型与匿名模型对发布数据集进行处理，得到的所述匿名数据的信息熵最高，即数据可用性最高，解决了现有的匿名方法对数据匿名后的数据可用性较低的问题。

本发明授权基于敏感分级信息熵的匿名方法在权利要求书中公布了：1.一种基于敏感分级信息熵的匿名方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取发布数据集； 基于所述发布数据集建立匿名模型，所述匿名模型为H-敏感级别p-敏感k-匿名模型； 基于所述发布数据集的信息熵建立信息损失衡量标准模型； 基于所述信息损失衡量标准模型对所述发布数据集进行遍历，得到隐私安全指数最大的最大元组，将所述最大元组加入所述匿名模型中对应的等价组； 使用所述等价组的准标识属性中心替代所述最大元组的值，得到匿名数据集； 所述获取发布数据集的具体方式为： 获取原始数据集； 对所述原始数据集进行分类，得到标识属性、准标识属性和敏感属性； 将所述标识属性对应的数据从历史数据中移除，得到发布数据集； 所述基于所述发布数据集建立匿名模型的具体方式为： 设置所述发布数据集的等价组内相同的所述准标识属性的个数、所述敏感属性的元组个数和所述敏感属性的敏感级别的个数，得到匿名模型； 所述基于所述发布数据集的信息熵建立信息损失衡量标准模型的具体方式为： 获取所述敏感级别的任意元组的信息熵，得到元组信息熵； 基于所述元组信息熵求取所述任意元组对应的等价类的信息熵，得到等价类信息熵； 获取所述匿名模型对所述任意元组进行数据匿名化产生的信息损失，得到元组信息损失； 基于所述元组信息损失求取所述任意元组对应的等价类的信息损失，得到等价类信息损失； 基于所述等价类信息熵和所述等价类信息损失定义隐私安全指数，得到信息损失衡量标准模型。

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桂林理工大学，其通讯地址为：541004 广西壮族自治区桂林市七星区建干路12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”。