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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种敏感信息保护方法、装置、电子设备及存储介质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：CN119848934B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202510010203.7，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种敏感信息保护方法、装置、电子设备及存储介质是由李丹;娄坚;叶浩政;刘伟豪;胡日查;郑子彬设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种敏感信息保护方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种敏感信息保护方法、装置、电子设备及存储介质，用于解决如何在保证数据有效性和可用性的前提下，最大程度地保护敏感数据的隐私性的技术问题。方法包括：获取原始敏感数据；对所述原始敏感数据进行数据预处理，生成训练样本和非敏感特征；采用所述训练样本训练自编码器，得到已训练自编码器；采用所述训练样本、所述已训练自编码器和预设噪声进行对抗训练，得到已训练生成器；将所述非敏感特征和所述预设噪声输入所述已训练生成器，生成潜在敏感特征数据；解码所述潜在敏感特征数据，得到解码敏感特征数据；拼接所述解码敏感特征数据和所述非敏感特征，得到合成数据。

本发明授权一种敏感信息保护方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种敏感信息保护方法，其特征在于，包括： 获取原始敏感数据； 对所述原始敏感数据进行数据预处理，生成训练样本和非敏感特征； 采用所述训练样本训练自编码器，得到已训练自编码器； 采用所述训练样本、所述已训练自编码器和预设噪声进行对抗训练，得到已训练生成器； 将所述非敏感特征和所述预设噪声输入所述已训练生成器，生成潜在敏感特征数据； 解码所述潜在敏感特征数据，得到解码敏感特征数据； 拼接所述解码敏感特征数据和所述非敏感特征，得到合成数据； 其中，所述采用所述训练样本训练自编码器，得到已训练自编码器的步骤，包括： 采用所述自编码器对所述训练样本进行编码和解码，生成重构样本； 计算所述重构样本和所述训练样本之间的均方误差损失； 基于所述均方误差损失调整所述自编码器的参数，得到已训练自编码器； 其中，所述采用所述训练样本、所述已训练自编码器和预设噪声进行对抗训练，得到已训练生成器的步骤，包括： 将训练样本输入编码器，生成所述训练样本的第一潜在表示； 将预设噪声输入生成器，结合已训练自编码器生成假样本及所述假样本的第二潜在表示； 通过判别器对所述假样本及第二潜在表示进行分类，得到分类结果； 根据所述分类结果计算所述训练样本与所述假样本之间的分类误差； 以所述分类误差最小为优化目标，调整所述判别器的参数，得到优化判别器； 固定所述优化判别器的参数，以所述优化判别器的误差概率最大化为优化目标，训练所述生成器，得到优化生成器； 判断是否满足迭代终止条件； 若否，返回将训练样本输入编码器，生成所述训练样本的第一潜在表示的步骤； 若是，将所述优化生成器输出为已训练生成器； 其中，所述将所述非敏感特征和所述预设噪声输入所述已训练生成器，生成潜在敏感特征数据的步骤，包括： 拼接所述非敏感特征和所述预设噪声，生成输入数据； 将所述输入数据输入所述已训练生成器，生成潜在敏感特征数据。

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