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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学;中国人民解放军31453部队申请的专利基于向量空间加权的高保真脱敏数据生成方法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：CN121278777B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511829507.2，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权基于向量空间加权的高保真脱敏数据生成方法及装置是由陈海文;宫海涛;张翀;吴继冰;李璇;刘丽华;黄宏斌;叶培春;葛斌;陈辉设计研发完成，并于2025-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于向量空间加权的高保真脱敏数据生成方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及数据脱敏技术领域，提供了基于向量空间加权的高保真脱敏数据生成方法及装置。所述方法包括采集样本数据，识别样本数据的敏感类型，将每条样本数据切分为多个层级片段；对每条样本数据，以当前层级每个码点出现的原始计数和当前层级每个码点出现的概率权重作为节点生成样本数据每个层级片段的权重树；以预设值判断各层级码点集规模，采用码点集规模对应的预设策略以及层级码点的权重分布对各层级码点逐层随机采样，得到各层级随机码点；将各层级随机码点按层级顺序拼接，生成脱敏数据。本发明能够平衡数据集脱敏速度和统计分布保持，生成的脱敏数据与原始样本数据在微观层级关联高度统一。

本发明授权基于向量空间加权的高保真脱敏数据生成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于向量空间加权的高保真脱敏数据生成方法，其特征在于，用于脱敏数据生成装置，包括预设的敏感类型识别模块； 所述方法包括以下步骤： 采集样本数据，并使用预设的敏感类型识别模块识别样本数据的敏感类型，以敏感类型对应的预设规则将每条样本数据切分为多个层级片段； 对每条样本数据，以当前层级每个码点出现的原始计数和当前层级每个码点出现的概率权重作为节点生成样本数据每个层级片段的权重树，所述权重树为嵌套概率字典结构，包括： 初始化空权重树根节点root，定义当前层级每个码点出现的原始计数为counts，当前层级每个码点出现的概率权重为distribution，counts和distribution共同构成节点； 在root的counts中，将对应样本数据第i层级片段的计数值加1； 创建样本数据第i层级片段的子节点，并在子节点的counts中，将对应样本数据第i+1层级片段的计数值加1； 递归处理样本数据的所有层级片段； 基于每个节点的distribution和码点集大小选择采样结构，生成样本数据每个层级片段的权重树； 以预设值判断各层级码点集规模，采用码点集规模对应的预设策略以及层级码点的权重分布对各层级码点逐层随机采样，得到各层级随机码点； 将各层级随机码点按层级顺序拼接，生成脱敏数据。

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中国人民解放军国防科技大学;中国人民解放军31453部队，其通讯地址为：410073 湖南省长沙市开福区德雅路109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”。

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