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龙图腾网获悉深圳市丽湖软件有限公司申请的专利一种跨区域教育质量数据安全方法及系统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：CN120561969B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510746407.7，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种跨区域教育质量数据安全方法及系统是由崔旖设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨区域教育质量数据安全方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据安全技术领域，具体公开了一种跨区域教育质量数据安全方法及系统，其中，方法包括步骤：获取待分析任务；根据待分析任务，生成包含序列标识和查询标识的查询请求，并在每个查询请求中嵌入预算指令；将查询请求发送至相应的区域数据处理模块；接收各个区域数据处理模块的加噪响应结果；根据各个区域的区域数据规模对加噪响应结果进行加权聚合，生成后处理结果；提供后处理结果的分级授权访问权限，并将查询请求、加噪响应结果、后处理结果以及用户访问行为记录至审计日志；该方法有效解决了多轮查询场景下的噪声累积和区域数据规模差异导致的聚合偏差问题，同时通过安全通信、访问控制和审计日志增强了系统的整体安全性。

本发明授权一种跨区域教育质量数据安全方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种跨区域教育质量数据安全方法，应用于多区域多轮序列化统计查询的安全访问，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1、获取待分析任务，所述待分析任务包括多个需统计查询的有序序列； S2、根据所述待分析任务，规划跨区域、跨查询的隐私预算分配方案，生成包含序列标识和查询标识的查询请求，并在每个查询请求中嵌入预算指令； S3、通过安全通信通道将所述查询请求发送至相应的区域数据处理模块，以使所述区域数据处理模块根据嵌有预算指令的查询请求生成加噪响应结果； S4、接收各个区域数据处理模块的加噪响应结果； S5、基于所述序列标识，调用序列后处理算法，根据各个区域的区域数据规模对加噪响应结果进行加权聚合，生成后处理结果； S6、基于用户类型和预设的访问控制机制，提供所述后处理结果的分级授权访问权限，并将所述查询请求、加噪响应结果、后处理结果以及用户访问行为记录至审计日志； 步骤S2包括： S21、基于待分析任务中各查询的敏感度等级、数据规模以及预设的隐私保护阈值，采用基于优化的隐私预算分配算法，计算得到满足整体隐私保护目标的总隐私预算额度； S22、构建跨区域、跨查询的隐私预算分配模型，所述隐私预算分配模型考虑各区域数据规模差异、查询类型以及序列查询间的依赖关系，以最小化查询结果的总体误差为目标函数，以总隐私预算额度为约束条件； S23、采用拉格朗日松弛法求解所述隐私预算分配模型，获取各区域、各查询的初始隐私预算分配方案； S24、根据初始隐私预算分配方案，生成包含序列标识、查询标识以及对应隐私预算额度的查询请求，并采用RSA非对称加密算法对查询请求中的隐私预算额度进行加密，生成带加密预算指令的查询请求； 所述区域数据处理模块根据嵌有预算指令的查询请求生成加噪响应结果的过程包括： A1、根据接收到的查询请求，在本地计算统计聚合结果并按照预算指令应用差分隐私机制后生成带有所述序列标识和所述查询标识的加噪响应结果； 步骤A1包括： A11、解析接收到的查询请求，提取序列标识、查询标识以及加密的预算指令，并通过本地预存的中央机构公钥对加密的预算指令进行RSA解密，得到该查询请求对应的隐私预算额度； A12、根据查询标识，从预定义的统计聚合函数库中选择相应的统计聚合函数，并根据查询请求中的条件，从本地教育数据集中抽取所需的数据子集； A13、基于抽取的数据子集计算统计聚合结果，并根据解密得到的隐私预算额度，选择拉普拉斯机制或高斯机制对统计聚合结果进行加噪处理，生成满足差分隐私保护的加噪统计结果； A14、将加噪统计结果与序列标识、查询标识封装成加噪响应结果，并通过所述安全通信通道进行上传。

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