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申请/专利权人：华北电力大学
摘要：本发明公开了一种基于隐私计算的大规模数据共享方法，属于数据处理技术领域；用于解决现有方案中大规模数据共享实施协同计算的整体效果不佳的技术问题；对不同隐私计算节点的计算任务饱和情况进行监测分析获取对应的目标需求计算节点，通过对目标需求计算节点关联的协同白名单进行数据分析，确定协同白名单中历史与目标需求计算节点协同合作过的目标需求计算节点是否满足当下目标需求计算节点的协同计算需求；对所有支持协同计算的备选隐私计算节点进行资源共享数据的整合计算获取对应实时资源共享状态的数字化表示；进一步对前期筛选的若干筛选隐私计算节点与目标需求计算节点之间的协同可靠状态进行数据处理以及分析和管控。
主权项：1.一种基于隐私计算的大规模数据共享方法，其特征在于，包括：对数据应用平台内设置的多个隐私计算节点的计算任务饱和情况进行监测分析，并将监测的计算任务饱和的隐私计算节点标记为目标需求计算节点；获取目标需求计算节点关联的协同白名单并分析是否满足协同计算需求；若满足，则控制协同白名单中的目标协同计算节点与目标需求计算节点进行协同计算；若不满足，则对数据应用平台内剩余的隐私计算节点进行协同计算有效性筛选，得到若干筛选隐私计算节点，对若干筛选隐私计算节点与目标需求计算节点之间的协同可靠状态进行数据处理得到对应的资源共享度，根据资源共享度确定目标协同计算节点并实施与目标需求计算节点之间数据共享的协同计算。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华北电力大学 一种基于隐私计算的大规模数据共享方法
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