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龙图腾网恭喜西北工业大学申请的专利一种隐私保护的社交媒体假消息检测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：CN115134082B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202210615749.1，技术领域涉及：H04L9/30；该发明授权一种隐私保护的社交媒体假消息检测方法是由崔禾磊;杨益滔;丁亚三;邱晨;郭斌;於志文设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种隐私保护的社交媒体假消息检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种隐私保护的社交媒体假消息检测方法，利用文本指纹以及局部敏感哈希技术，将假消息文本转化为可以进行快速相似性比对的关键字向量，进而利用可搜索加密技术在密文数据集上进行关键字查找，最终实现对密文假消息的比对和判定，且检测速度快，鲁棒性较强。此外本发明使用了不经意伪随机函数，在判断该消息是否为假消息的同时，保证用户的查询信息不会被泄露给第三方假消息鉴定机构和社交媒体假消息检测商。本发明还可通过第三方假消息鉴定机构授权加密的方式控制服务次数，进一步保证假消息鉴定机构发布的已鉴定假消息列表不会被社交媒体平台恶意追踪或纂改。

本发明授权一种隐私保护的社交媒体假消息检测方法在权利要求书中公布了：1.一种隐私保护的社交媒体假消息检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：第三方假消息鉴定机构初始化系统参数；首先基于椭圆曲线离散对数问题ECDLP构建不经意伪随机函数EC-OPRF：Hk,m＝{0,1}l×{0,1}*→{0,1}l，并生成一个随机秘钥对k1,k2，其中密钥k1,k2均为长度为l的数，即{0,1}l，消息m为不定长度的字符串，即{0,1}*，并初始化Fingerprint和局部敏感哈希LSH函数的参数；步骤2：第三方假消息鉴定机构发布最新的假消息集合B；对于每一条已鉴定的假消息mi∈B，首先对假消息文本进行规范化处理，之后采用MinHash算法计算文本指纹，使用基于Hamming距离的LSH哈希函数，将文本指纹进一步转化为LSH关键字vi，并添加到列表V中，即V＝{v1,…,vn}；步骤3：第三方假消息鉴定机构生成加密的假消息数据集D；遍历步骤2中得到的列表V，对于每一分量vinvi，使用k1加密v，k2加密假消息mi的标识符，将加密后的结果作为键值对加入SSE框架中，最终得到加密的数据集D，并将数据集D同步至社交媒体假消息检测商；步骤4：用户端程序规范化用户查询明文信息mq；用户安装并使用假消息鉴定机构提供的服务程序，当用户对消息的真实性有疑惑需要核查时，用户服务程序读取这条消息的明文信息并规范化处理，得到mq；步骤5：用户服务程序生成经过盲化处理的查询请求x，并发送至第三方假消息鉴定机构请求授权；用户服务程序使用与步骤2中相同算法计算mq的文本指纹以及LSH关键字vq；之后用户服务程序生成一个随机数r作为盲化因子并缓存在本地，对于vq的每一分量vq[i]计算盲化请求x[i]＝maskr,vq[i]，mask.表示盲化，并将盲化处理后的查询请求x发送至第三方假消息鉴定机构；步骤6：第三方假消息鉴定机构生成经过授权的盲化查询请求，并返回用户服务程序；针对步骤5得到的盲化查询请求x，使用步骤1中本地保存的秘钥对k1,y2进行加密授权；对于x的每一分量，分别计算加密授权y1[i]＝k1·x[i]，y2[i]＝k2·x[i]，并将加密授权后的结果y1,y2返回用户服务程序；步骤7：用户服务程序去除盲化因子从而获取经过授权的查询信息t1,t2；针对步骤6中返回的加密授权结果y1,y2，使用步骤5中缓存的盲化因子r进行去盲操作得到经过授权的查询信息t1,t2，其中t1[i]＝unmaskr-1·y1[i]，t2[i]＝unmaskr-1·y2[i]，unmask.表示去盲化，r-1通过求解盲化因子r关于椭圆曲线的阶的模逆运算得到；步骤8：用户服务程序将经过授权的查询信息发送到社交媒体假消息检测商进行加密搜索，并在加密数据集中统计匹配的LSH关键字个数，从而得出这条消息为假的概率，最后向用户返回查询结果。

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