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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种基于生成对抗网络的隐私数据发布方法、系统及装置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：CN119740258B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411542841.5，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种基于生成对抗网络的隐私数据发布方法、系统及装置是由苏森;程祥;王广胜设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成对抗网络的隐私数据发布方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于生成对抗网络的隐私数据发布方法、系统及装置，以要发布处理的原始数据集和与之属性相同且经过隐私处理的少量公开数据集作为训练数据，基于对抗学习构建生成器集群和判别器，将随机向量作为生成器集群的输入以拟合符合原始数据集属性特征并满足隐私要求的发布数据，在生成器集群模块训练过程中，通过适应度评估函数来对生成器表现进行评价，并基于评价分数进行生成器的保留与淘汰，之后通过交叉和变异生成新的生成器并加入集群进行后续迭代训练。在生成器集群模块与判别器模块的联合训练过程中基于差分隐私技术进行自适应的梯度裁剪与噪声引入以保护敏感数据信息。本发明能够在保证隐私保护强度的同时，维持发布数据具有较高的效用。

本发明授权一种基于生成对抗网络的隐私数据发布方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的隐私数据发布方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 获取待发布的原始数据集以及公开数据集，所述公开数据集与所述原始数据集的数据属性相同，且符合数据公开的匿名要求； 构建生成器集群和判别器，所述生成器集群中的各生成器结构相同，每个生成器以均匀分布的随机向量为输入并输出生成数据，所述判别器以所述生成数据、原始数据集和所述公开数据为输入并输出是否属于生成数据的二分类判别结果； 在多轮迭代过程中，根据所述二分类判别结果计算二分类判别损失，基于对抗学习，最小化所述二分类判别损失交替训练更新所述生成器集群和所述判别器；其中，对所述公开数据参与的所述判别器的梯度信息进行聚类，剔除异常值计算平均梯度裁剪阈值，根据所述平均梯度裁剪阈值对所述真实数据参与的所述判别器的梯度进行裁剪并添加噪声扰动；构建适应度评估函数对所述生成器进行评分，根据所述生成器的评分按照设定规则保留或淘汰所述生成器；将所述生成器集群中的个体生成器作为父代生成器，在交叉环节中对各所述父代生成器的参数进行切割和交叉重组，在变异环节中对各所述父代生成器的参数进行扰动得到子代生成器个体以扩充所述生成器集群； 在达到设定迭代次数或所述二分类判别损失达到预设收敛条件后，将随机向量输入评分最高的所述生成器输出发布数据，并进行发布。

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