(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210381688.7 (22)申请日 2022.04.13 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114662153 A (43)申请公布日 2022.06.24 (73)专利权人 福建实达集团股份有限公司 地址 350003 福建省福州市经济技 术开发 区科技工业园A小区C号标准厂房 (72)发明人 史小孬　林佳咚　 (74)专利代理 机构 重庆创新专利商标代理有限 公司 50125 专利代理师 李智祥 (51)Int.Cl. G06F 21/62(2013.01)(56)对比文件 CN 113918993 A,202 2.01.11 CN 113111359 A,2021.07.13 US 20123 03616 A1,2012.1 1.29 WO 20202 22140 A1,2020.1 1.05 审查员 简文雨 (54)发明名称 一种结合人工智能的共享数据隐私处理方 法及服务器 (57)摘要 本发明的一种结合人工智能的共享数据隐 私处理方法及服务器， 结合与云数据资源共享报 告匹配的指定数据资源共享条目的个体隐私特 征向量以及携带匿名指示的指定数据资源共享 条目所对应的数据资源共享内容来确定目标隐 私限定型共享内容， 所确定的指定数据资源共享 条目的数据资源 隐私匿名参考中指定数据资源 共享条目的隐私匿名状态与云数据资源共享报 告的兼容性较佳， 且隐私匿名状态的更新不会影 响到云数据资源共享报告的正常使用， 可以保障 指定数据资源共享条目所对应的数据资源 隐私 匿名参考能够尽可能考虑云数据资源共享报告 中各共享需求方的实际数据共享需求， 能够最大 限度保护共享资源提供者的个体隐私， 实现共享 业务下的针对性隐私匿名处 理。 权利要求书3页 说明书12页 附图1页 CN 114662153 B 2022.11.29 CN 114662153 B 1.一种结合人工智能的共享数据隐私处理方法， 其特征在于， 应用于人工智能服务器， 方法包括： 基于云数据资源共享报告的数据共享需求关键表达以及共享执行方隐私关键表达挖 掘个体隐私特 征向量， 并确定目标隐私限定型共享内容； 利用所述云数据资源共享报告以及所述目标隐私限定型共享内容进行数据资源匿名 预处理； 其中， 所述基于云数据资源共享报告的数据共享需求关键表达以及共享执行方隐私关 键表达挖掘个体隐私特征向量， 并确定目标隐私限定型共享内容， 包括： 捕捉云数据资源共 享报告的数据共享需求关键表达以及共享执行方隐私关键表达； 其中， 所述云数据资源共 享报告包括第一类型共享报告和/或第二类型共享报告； 结合所述数据共享需求关键表达 和所述共享执行方隐私关键表达捕捉第一数据资源共享内容中指定数据资源共享条目的 不少于一组个体隐私特征向量； 结合所述不少于一组个体隐私特征向量以及包括所述指定 数据资源共享条目的第一隐私注意力向量的第二数据资源共享内容， 确定与所述云数据资 源共享报告匹配的不少 于一个目标隐私限定型共享内容， 其中， 所述第二数据资源共享内 容中包括所述指定数据资源共享条目的第二隐私注意力向量的目标内容块携带匿名指示； 所述利用所述云数据资源共享报告以及所述目标隐私限定型共享内容进行数据资源匿名 预处理， 包括： 结合所述云数据资源共享报告和所述不少于一个目标隐私限定型共享内容， 确定所述指定数据资源 共享条目的数据资源隐私匿名参 考。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述捕捉云数据资源共享报告的数据共享需 求关键表达以及共享执行方隐私关键表达， 包括： 捕捉所述云数据资源共享报告匹配的第 一类型共享报告 所涵盖的数据共享需求以及各个数据共享需求匹配的共享凭证数据， 确定 所述云数据资源共享报告的数据共享需求关键表达； 对所述云数据资源共享报告匹配的第 一类型共享报告进行关键表达识别， 确定所述云数据资源共享报告的共享执行方隐私关键 表达； 其中， 所述结合所述数据共享需求关键表达和所述共享执行方隐私关键表达捕捉第 一 数据资源共享内容中指定数据资源共享条目的不少 于一组个体隐私特征向量， 包括： 捕捉 所述数据共享需求关键表达所涵盖的多个阶段化数据共享需求关键表达以及所述多个阶 段化数据共享需求关键表达匹配的阶段化共享执行方隐私关键表达； 将所述阶段化数据共 享需求关键表达和匹配的阶段化共享执行方隐私关键表达加载到个体隐私特征确定线程， 确定与所述 阶段化数据共享需求关键表达和所述 阶段化共享执行方隐私关键表达匹配的 个体隐私特 征向量。 3.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述个体隐私特征向量包括多维度个体隐私 特征向量， 在结合所述不少于一组个体隐私特征向量以及 包括所述指 定数据资源共享条目 的第一隐私注意力向量的第二数据资源共享内容， 确定与所述云数据资源共享报告匹配的 不少于一个目标隐私限定型共享内容之前， 所述方法还包括： 将所述多维度个体隐私特征 向量变换至降采样向量基准下， 确定所述多维度个体隐私特征向量匹配的局部个体隐私特 征向量； 通过 所述局部个 体隐私特 征向量调整所述个 体隐私特 征向量； 其中， 在结合所述不少于一组个体隐私特征向量以及包括所述指定数据资源共享条目 的第一隐私注意力向量的第二数据资源共享内容， 确定与所述云数据资源共享报告匹配的权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114662153 B 2不少于一个目标隐私限定型共享内容之前， 所述方法还包括： 对多组个体隐私特征向量进 行向量精简操作， 使每个数据资源共享内容的个体隐私特征向量与上下游共享内容的个体 隐私特征向量之间的分析情况指数符合预设约束。 4.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述结合所述不少于一组个体隐私特征向量 以及包括所述指定数据资源共享条目的第一隐私注意力向量的第二数据资源共享内容， 确 定与所述云数据资源 共享报告匹配的不少于一个目标隐私限定型共享内容， 包括： 将每组个体隐私特征向量与 所述第二数据资源共享内容加载到个体隐私匿名线程， 确 定与所述个体隐私特征向量匹配的目标隐私限定型共享内容， 其中， 所述个体隐私匿名线 程用于结合个体隐私特征向量对所述第二数据资源共享内容中携带匿名指示的目标内容 块进行隐私匿名化处 理； 其中， 所述结合所述云数据资源共享报告和所述不少于一个目标隐私限定型共享内 容， 确定所述指 定数据资源共享条目的数据资源隐私匿名参考， 包括： 将所述不少于一个目 标隐私限定型共享内容与实现型数据资源共享内容进 行拼接， 确定第一数据资源共享内容 簇； 结合所述第一数据资源共享内容簇与所述云数据资源共享报告匹配的第一类型共享报 告， 确定所述指定数据资源 共享条目的数据资源隐私匿名参 考； 其中， 所述个体隐私特征确定线程通过数据共享需求关键表达模板和匹配的共享执行 方隐私关键表达模板配置确定， 其中， 所述数据共享需求关键表达模板和所述共享执行方 隐私关键表达模板包括完成引导处 理的所述指定数据资源 共享条目的个 体隐私特 征向量。 5.如权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述个体隐私特征确定线程经由如下思路配 置确定： 结合所述数据共享需求关键表达模板和匹配的共享执行方隐私关键表达模板， 对原始 个体隐私特征确定线程进 行配置， 在线程性能描述的持续性跟踪评价符合指定要求时完成 配置， 以确定所述个体隐私特征确定线程， 其中， 所述线程性能描述包括所述原始个体隐私 特征确定线程识别确定的个体隐私特征向量与完成引导处理的个体隐私特征向量之间的 分析情况。 6.如权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述数据共享需求关键表达模板和所述共享 执行方隐私关键表达模板通过对一数据资源共享条目的第一类型共享报告的数据共享需 求关键表达和共享执行方隐私关键表达进行所述数据资源共享条目的个体隐私特征向量 注释确定 。 7.如权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述数据共享需求关键表达模板和所述共享 执行方隐私关键表达模板经由如下思路确定： 捕捉所述数据资源 共享条目的数据资源隐私匿名参 考； 结合所述数据资源隐私匿名参考捕捉多个隐私限定型共享内容， 以及与所述隐私限定 型共享内容匹配的多个第一类型共享报告数据； 捕捉所述隐私限定型共享内容匹配的不少于一个第一类型共享报告数据的数据共享 需求关键表达以及共享执 行方隐私关键表达； 结合所述隐私限定型共享内容捕捉个体隐私特征向量， 并结合所述个体隐私特征向量 对所述数据共享需求关键表达和所述共享执行方隐私关键表达进 行注释， 确定所述数据共 享需求关键表达模板和所述共享执 行方隐私关键表达模板 。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114662153 B 3