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龙图腾网恭喜东华大学申请的专利面向终端设备个性化隐私保护需求的数据交易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：CN114756891B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202210365059.5，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权面向终端设备个性化隐私保护需求的数据交易方法是由冯珍妮;俞思佳设计研发完成，并于2022-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向终端设备个性化隐私保护需求的数据交易方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向终端设备个性化隐私保护需求的数据交易方法，数据交易平台首先根据预算约束和数据拥有者的隐私偏好信息设计系列合约；每个数据拥有者按照最优化自身收益的目标从系列合约选择合约与平台签订；每个数据拥有者按照签订合约中隐私保护水平对应的随机扰动机制处理原数据后提交给数据交易平台；数据交易平台收到从数据拥有者获取的数据后按照所签订合约中的数据交易价格给各个数据拥有者支付报酬；数据交易平台对收集到的数据采用聚合统计方法得到聚合统计结果返回给提出需求的数据消费者。在满足个性化隐私约束和自私性约束的条件下尽可能获取更准确数据，从而实现所交易数据的效用最优化。

本发明授权面向终端设备个性化隐私保护需求的数据交易方法在权利要求书中公布了：1.一种面向终端设备个性化隐私保护需求的数据交易方法，其特征在于，假设不同的数据需求之间不存在关联关系，针对每一个数据需求q，数据交易方法步骤具体如下：1二值数据聚合统计结果的数据需求，假定一共有N个数据拥有者和Q个数据需求，针对每个数据需求q，一个数据拥有者的数据只有两种取值，记为每个数据需求的形式是获取各个值的统计频率；每个数据拥有者都有自己的隐私偏好ci，作为其私有信息，其他参与者和数据交易平台无法得知，假设数据拥有者的隐私偏好必须是已知的有限种类型中的一种，并且每个类型的占比是公共知识；数据交易平台根据预算B约束和数据拥有者的隐私偏好信息，设计一系列指定不同数据交易价格和隐私保护水平的合约e，然后将设计好的系列合约e和相应的数据需求q一起发布给参与的数据拥有者；2每个数据拥有者按照最优化自身收益的目标从步骤1系列合约e选择一个合约，并与平台签订合约；最优化自身收益等价于最大化数据交易价格与其自身隐私成本之间的差值，即最大化ui＝pi-ci∈i，其中，pi表示交易该数据块的获得报酬，即数据交易价格；∈i表示交易数据时的隐私泄露程度值，隐私保护水平越高，隐私泄露程度值∈i越小；ci表示单位数量的隐私泄露造成的隐私成本，即隐私偏好；3每个数据拥有者按照步骤2签订合约中隐私保护水平对应的随机扰动机制处理原数据，并将扰动后的数据提交给数据交易平台；具体如下：随机扰动机制M是一个定义域和值域均为χ的函数，考虑离散数据的情况，它按照下面的方式处理数据，对应任意数据x∈χ和一个随机扰动概率ρ，经过随机扰动机制M扰动之后以概率ρ等于原始数据x，以概率等于其他某个值x',x'≠x,x'∈χ；对于二值数据，值域只有两种取值，即χ＝{+1，-1}，χ中的元素个数是|χ|＝2，在该情况下，一个数据拥有者使用随机扰动概率为ρ的随机扰动机制M和使用随机扰动概率为1-ρ的随机扰动机制M'产生的数据对应的隐私保护水平是一致的；因此，在不失一般性的情况下假定ρ≥0.5，当ρ越接近0.5时，随机扰动机制得到的数据的随机程度越高，对于数据的隐私保护得越好，但相应的数据效用也越低；该随机扰动机制M满足∈本地化差分隐私，并且该式指明了随机扰动概率ρ和隐私保护中隐私泄露程度值之间的关系；如果一个数据拥有者选择了合约∈k,pk，则他对原始数据的随机扰动概率是按照此概率对原始数据进行随机扰动处理，将扰动后的数据记为数据拥有者将提交给数据交易平台；4数据交易平台收到从数据拥有者获取的数据后按照每个数据拥有者所签订合约中的数据交易价格给各个数据拥有者支付报酬；5数据交易平台对收集到的数据采用聚合统计方法得到聚合统计结果，并将该结果返回给提出数据需求q的数据消费者；所述聚合统计方法为：假设π是各个数据拥有者的数据为+1的真实概率，则扰动后的数据取值为+1和-1的概率Pr分别是： 由于数据交易平台获取的数据中包含随机扰动，随机扰动概率为ρk，采用类似最大似然估计的思路计算真实值π的估计值假设总共N个数据拥有者按照隐私偏好被分成K组，每个组的数据拥有者个数记为mk，每个组中提交的数据是+1的数据拥有者个数记为nk，0≤nk≤mk和成立，估计的基本思路首先根据每个组的数据拥有者提交的数据计算π的最大似然估计，记为然后将各个估计值进行加权平均得到聚合统计结果

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