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龙图腾网获悉湖北大学;武汉大学申请的专利一种引入大语言模型的文本隐写方法、相关方法及装置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：CN120163135B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510103304.9，技术领域涉及：G06F40/166；该发明授权一种引入大语言模型的文本隐写方法、相关方法及装置是由李亚敏;曹文力;赵一鸣;陈侃松;付柳;曾晨;琚豪锋设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种引入大语言模型的文本隐写方法、相关方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种引入大语言模型的文本隐写方法、相关方法及装置，该方法包括：根据预设分段长度将秘密信息比特流分割为多个分段比特流；基于秘密信息比特流与预设分段长度，收集知识图谱，构建候选数据库和补充数据库；根据候选数据库中所有知识图谱进行编码，从而确定首个分段比特流对应的知识图谱，作为选定知识图谱；将选定知识图谱输入预设知识图谱文本生成模型，得到首个分段比特流对应的隐写文本；从候选数据库删除选定知识图谱，并从补充数据库中选择一知识图谱添加到候选数据库中；重新执行知识图谱编码和隐写文本的过程，直至处理完所有分段比特流。该方法提升了文本生成的质量和自然性，实现了高容量、隐蔽的秘密信息隐藏。

本发明授权一种引入大语言模型的文本隐写方法、相关方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种引入大语言模型的文本隐写方法，其特征在于，包括： 根据预设分段长度将获取的秘密信息比特流分割为顺序排列的多个分段比特流； 基于所述秘密信息比特流与所述预设分段长度，分别计算得到候选数据量和补充数据量，并收集对应数量的知识图谱，得到候选数据库和补充数据库； 根据知识图谱入库的顺序对所述候选数据库中所有知识图谱进行编码，确定所述候选数据库中每个知识图谱对应的编码串； 根据所述候选数据库中每个知识图谱对应的编码串，确定首个所述分段比特流对应的知识图谱，作为选定知识图谱； 将所述选定知识图谱输入使用大型语言模型构建的预设知识图谱文本生成模型，得到所述首个分段比特流对应的隐写文本； 从所述候选数据库删除所述选定知识图谱，并从所述补充数据库中选择一知识图谱添加到所述候选数据库中，得到更新候选数据库； 重新执行上述对所述更新候选数据库中所有知识图谱编码，得到下一分段比特流对应的隐写文本的过程，直至处理完所有所述分段比特流。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖北大学;武汉大学，其通讯地址为：430062 湖北省武汉市武昌区友谊大道368号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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