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龍圖騰網獲悉西安交通大學申請的專利基于深度強化學習的自適應差分隱私保護方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114036574B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111510695.4，技術領域涉及：G06F21/62；該發明授權基于深度強化學習的自適應差分隱私保護方法及系統是由楊清宇;李東鶴;馬雨豪設計研發完成，并于2021-12-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度強化學習的自適應差分隱私保護方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供的基于深度強化學習的自適應差分隱私保護方法及系統，首先通過交易機制獲取參與者的交易信息。進而通過貝葉斯推斷方法得到交易過程中每名參與者的隱私泄露概率。基于交易流程構建馬爾可夫過程，確定模型滿足馬爾科夫特性，然后基于交易結果和交易數據來構建深度強化學習模型，以最小化隱私泄露概率為目標，通過反復向不同參與者信息中添加差分隱私噪聲來訓練模型。將訓練完備的模型應用于不同交易場景以實現自適應地尋找被攻擊者并添加差分隱私噪聲，從而保護交易參與者的隱私信息，通過這種隱私保護方法，可以顯著降低隱私保護對象的隱私泄露風險。另一方面對保護對象交易結果的改變不影響其余參與者，交易結果只在小范圍內做出調整，因此本算法可在保證結果改變最小的前提下有針對性地保護部分參與者的隱私。

本發明授權基于深度強化學習的自適應差分隱私保護方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于深度強化學習的自適應差分隱私保護方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1、以多輪重復交易為模型構建交易場景，攻擊者在多輪交易中通過改變自身出價信息，利用貝葉斯推斷方法獲得被攻擊者的出價信息，進而構建隱私泄露概率模型； 步驟2、構建交易算法流程的馬爾可夫過程，同時以交易結果為狀態，參與者的個人數據為智能體構建深度強化學習模型； 步驟3、向智能體添加差分隱私噪聲，以降低隱私泄露概率為目標函數訓練深度強化學習模型； 所述深度強化學習模型的訓練方法如下： 針對不同參與者添加不同程度的差分隱私噪聲，同時將交易結果和隱私泄露概率作為獎勵函數，添加的噪聲導致隱私泄露概率降低即給與智能體正反饋，反之給予負反饋以訓練模型準確尋找被攻擊者； 根據深度強化學習模型的目標Q網絡與當前Q網絡的差值構成損失函數，損失函數結合了最小化隱私泄露概率，損失函數表達式為： 通過向不同參與者信息中添加差分隱私噪聲作為智能體的動作，通過迭代最小化損失函數，令當前Q網絡向目標Q網絡不斷逼近，通過環境與智能體交互不斷更新深度強化學習模型，更新公式為： 其中，為學習率，為衰減率，為獎勵函數，為當前網絡參數，為目標值網絡參數，為更新后的網絡參數； 步驟4、根據訓練后的深度強化學習模型自適應地尋找被攻擊者并添加差分隱私噪聲，保護交易雙方的隱私信息。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西安交通大學，其通訊地址為：710049 陜西省西安市咸寧西路28號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。