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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种效用增强的条件特征选择差分隐私数据发布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：CN116186757B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202211647577.2，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种效用增强的条件特征选择差分隐私数据发布方法是由叶欣欣;邓海;朱友文设计研发完成，并于2022-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种效用增强的条件特征选择差分隐私数据发布方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种效用增强的条件特征选择差分隐私数据发布方法，该方法首先对原始数据集进行预处理，然后利用条件互信息对预处理后的数据集进行关联特征选择；再归一化数据，对满足阈值条件的特征对应的数据值进行微聚集处理，得到若干个规模大小为k的聚类，并使用轮廓系数计算得到局部最优的k值；接着，根据重新定义的特征依赖敏感度，对每个聚类添加满足条件的噪声，重新分配隐私预算实现差分隐私；最后，对于扰动后的数据进行发布，发布的数据可进行计数查询和分类等任务分析。本发明可以抵御拥有强大背景知识的敌手的个体数据隐私攻击，在个体敏感数据得到隐私保证的前提下，提高数据发布的可用性。

本发明授权一种效用增强的条件特征选择差分隐私数据发布方法在权利要求书中公布了：1.一种效用增强的条件特征选择差分隐私数据发布方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、对原始数据集进行预处理，包括对于异常值的删除和缺失值的增补； S2、分开处理数值数据和类别数据，对连续数值数据进行离散化，对类别数据依据词向量进行映射和编码，从WordNet2.1中提取类别数据的特征域； S3、根据数据集的特征敏感程度划分成敏感特征集S和准标识符特征集Q；且计算准标识符特征集Q与敏感特征集S之间的条件互信息，并计算互信息阈值； S4、选出符合阈值要求的特征集合，归一化处理数据值，并根据特征集合对应的数据进行微聚集，且不同类型数据微聚集时选择不同的度量距离，具体包括如下步骤： S41、根据每次计算所得的条件互信息阈值，条件互信息越大，特征之间的依赖关系越强，选出大于阈值的所有特征集，，表示特征的维度； S42、归一化每个特征的数据值，计算公式为：， 其中，表示某个特征第个值数据，特征的域范围为[],表示归一化后的值数据，通过标准化公式，将所有特征值标准化为[0,1]； S43、微聚集是通过迭代地创建至少个元素的簇，，每个簇内的元素尽可能的相似，不同簇之间的元素尽可能不同，每个簇都能够选择一个代表性的记录来表示质心，并使用质心来替换簇内的其他值； S5、微聚集得到若干个规模大小为的簇，使用轮廓系数度量局部最优的值，包括如下步骤： 给定具有条记录的数据集，微聚集成个簇，对于簇中的每个实例的轮廓系数都有: 表示到簇内实例之间的平均距离，B表示到不包含的其他簇内实例的最小距离，，BA时，越接近+1，表明簇内内聚度很高和簇间耦合度很低，选择使得轮廓系数最大的值； S6、对个簇聚类添加扰动，重新进行隐私预算分配实现差分隐私，得出待发布数据集，可用于查询和分类任务。

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