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龙图腾网获悉江苏宁成信息科技有限公司申请的专利基于深度学习的流式加密算法的构建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：CN120546879B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202510765452.7，技术领域涉及：H04L9/08；该发明授权基于深度学习的流式加密算法的构建方法是由许军;王锦晨;黄杰设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的流式加密算法的构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的流式加密算法的构建方法；增加了加密圆，分割加密圆的边为360个弧线，匹配加密圆的弧线与字符的关系，并以匹配网络存储其关系；为了增加匹配网络的准确性，增加了检测网络，对匹配网络的参数进行调整，也对匹配网路的输出值进行调整，使得找到更加准确的匹配数据；从而仅通过匹配网络、检测网络、圆心和对应的加密圆的尺寸，就能够获取准确加密后的第二预测位置向量，再通过解密网络，并再训练时，共同训练解密网络、检测网络和匹配网络。

本发明授权基于深度学习的流式加密算法的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的流式加密算法的构建方法，其特征在于，包括： 获取待加密数据和明文字符集合；所述待加密数据表示多个字符构成需要进行加密的数据；所述明文字符集合包括多个能够构成待加密数据的字符； 基于所述明文字符集合，构建加密圆，训练匹配网络；所述匹配网络表示能够将明文字符集合中的值与加密圆的弧线一一对应的网络； 所述基于所述明文字符集合，构建加密圆，训练匹配网络，包括： 获取加密圆图像；所述加密圆图像中绘制了一个加密圆； 将加密圆的边上的1个位置作为起始位置； 以起始位置依次将加密圆的边平分为360份，得到360条弧线； 按照顺时针，获取弧线在加密圆图像中的位置，得到弧线位置集合；得到360条弧线对应获得到360个弧线位置集合； 将所述明文字符集合中的值与弧线位置集合进行匹配，得到匹配关系集合；明文字符集合中的1个值对应1个弧线位置集合； 基于所述匹配关系集合训练匹配网络； 将所述待加密数据中的字符输入训练好的匹配网络，得到预测位置集合；待加密数据中的多个字符对应获得多个预测位置集合；所述预测位置集合表示待加密数据预测在加密圆上对应的弧线对应的位置； 通过检测网络，基于加密圆的半径，调整多个预测位置集合，得到第二预测位置向量；所述第二预测位置向量的第一个值表示加密圆的半径，其他值表示加密的待加密数据； 所述通过检测网络，基于加密圆的半径，调整多个预测位置集合，得到第二预测位置向量，包括： 将所述预测位置集合中的值进行标记，得到预测圆弧位置图像；预测圆弧位置图像的尺寸等于加密圆图像的尺寸；多个预测位置集合对应获得多个预测圆弧位置图像； 将预测圆弧位置图像输入检测网络，判断加密的圆弧的状态，得到预测角度和预测半径；所述预测角度表示预测位置集合对应的圆弧对应的圆心角；所述预测半径表示预测位置集合对应的圆弧对应的圆的半径； 多个预测位置集合对应获得多个预测角度和多个预测半径； 将多个预测角度进行聚类，得到聚类角度；将多个预测半径进行聚类，得到聚类半径； 根据所述聚类半径，重构圆，得到重构圆图像； 基于聚类角度，匹配预测圆弧位置图像与重构圆图像，得到第二预测位置集合；多个预测圆弧位置图像对应获得多个第二预测位置集合。

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