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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利一种本地差分隐私模型下的朴素贝叶斯分类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：CN115130557B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210618871.4，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种本地差分隐私模型下的朴素贝叶斯分类方法是由朱友文;尹诗玉设计研发完成，并于2022-06-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种本地差分隐私模型下的朴素贝叶斯分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种本地差分隐私模型下的朴素贝叶斯分类方法，属于信息安全领域。首先，用户从多个特征之中随机采样一个特征，将该特征的值与类标签的值组成一个二维数据。其次，根据服务器端提供的隐私预算的取值，用户在本地对自己的二维数据进行扰动。接着，服务器端收集到所有用户的扰动数据，对类标签的频率以及特征与类标签之间的联合分布进行估计。最后，利用朴素贝叶斯分类器对测试数据进行分类预测。本发明考虑了特征与类标签之间的相关性，设计了扰动机制以及相应的估计机制，并且理论分析了隐私预算的一个较优的划分方式，该方法在保证用户隐私安全的基础上，也保证了数据收集方统计结果的准确性。

本发明授权一种本地差分隐私模型下的朴素贝叶斯分类方法在权利要求书中公布了：1.一种本地差分隐私模型下的朴素贝叶斯分类方法，其特征在于：包括以下步骤：1服务器端将用户数据集划分成训练数据集和分类预测数据集，并设置隐私预算值ε；所述数据集由n个用户数据构成，每个用户数据包括若干个离散型特征{A1,A2,…As}和一个类标签C；2对于训练数据集，每个用户随机采样一个特征Ar，将该特征的取值x与类标签的值y组成一个二维数据x,y，类标签取值域大小为l，特征可能的取值个数记为t，并据此进行扰动处理；扰动处理是将二维数据在本地对自己的数据进行扰动，首先判断隐私预算的取值，若ε0.5，则采用UE-UE方法对x,y进行扰动，其他二维数据采用GRR-GRR方法对用户自身的二维数据x,y进行扰动；最终获得一个扰动后的噪声数值将其报告给服务器端；采用GRR-GRR方法对二维数据x,y进行扰动包括如下步骤：S2.2.1对y进行扰动，以a的概率保持用户真实值不变，否则扰动为取值域中的其它任意一个值；S2.2.2根据y的扰动结果对x进行扰动；如果y的值发生了变化，则x以p的概率保持不变，以q的概率从x取值域的剩下的里面随机采样一个作为扰动值；S2.2.3将扰动后的二维数据提交给服务器端；3初始化类标签的估计频率数组以及每个特征与类标签的估计的联合分布数组F＝{0}l×t，服务器端收集到所有用户报告的数据后，对数据进行统计分析，估计类标签每个取值的频率，保存在数组中，并对每个特征以及类标签的联合分布进行估计，加入数组的对应位置；4初始化最终的类标签估计结果数组分类预测数据集根据步骤3中的估计结果，使用朴素贝叶斯分类器，实现对每个用户类标签的预测。

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