买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉德特赛维技术有限公司申请的专利多方安全计算中的数据质量验证方法及其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：CN120372653B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202510471439.0，技术领域涉及：G06F21/60；该发明授权多方安全计算中的数据质量验证方法及其系统是由孙军亮;周文红;梁天健;汪雪飞;李宗泽;杨坤;杨磊;张立彬;许妍青;陈昱翰;刘造宇设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本多方安全计算中的数据质量验证方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据安全技术，特别是涉及多方安全计算中的数据质量验证方法及其系统。该方法首先通过多项式零知识可验证的分布式私钥份额分发，对数据持有者私钥份额进行排序、生成多项式及承诺，并存储于权威机构，同时生成私钥份额及多项式零知识证明；接着，利用多项式承诺实现可验证随机抽样，将数据集统计特征编码至多项式承诺；此外，该方法支持跨协议与多框架协议实现，增强了系统的兼容性和灵活性；最后，构建可验证数据质量证明框架，验证数据持有者份额的分布特征是否符合统计特征；本发明创新性地结合多项式零知识证明与分布式私钥份额分发，在保护数据隐私的同时，实现高效数据质量验证，有效解决隐私保护与质量验证的矛盾。

本发明授权多方安全计算中的数据质量验证方法及其系统在权利要求书中公布了：1.多方安全计算中的数据质量验证方法,其特征在于,包括如下步骤: S1、基于多项式零知识可验证的分布式私钥份额分发方法: 对于给定的访问策略和数据持有者集合,首先对n个数据持有者的私钥份额按编号i进行排序,其中i为数据持有者的编号,i的取值范围为1到n,n为数据持有者总数,表示第i个数据持有者的私钥份额; 然后使用Shamir秘密共享方案生成t-1次多项式,其中x为自变量,p为大素数,为要共享的秘密,为随机选择的多项式系数,j为系数的序号,j的取值范围为1到t-1,t为门限值,表示多项式的第j个系数; 对于每个数据持有者i,通过将i代入多项式fx中作为x的值,计算,从而生成该数据持有者的私钥份额; 计算多项式fx的多项式承诺,其中对于j从0到t-1的每个值,计算,g为第一生成元,h为第二生成元,为多项式的第j个系数,为对应的随机数; 将多项式承诺外包存储到权威机构; 对于每个数据持有者i,使用Schnorr协议生成其私钥份额的零知识证明,具体过程为:数据持有者i选择随机数,计算,计算挑战值,其中H为哈希函数,计算响应,从而得到证明; 计算私钥份额与多项式fx之间关系的零知识证明; 验证者对私钥份额的证明进行验证,具体为验证等式是否成立,若证明无效则发出异常警告; S2、基于多项式承诺的可验证随机抽样方法: 选择数据特征X,对N条数据样本进行分桶,得到K个桶的集合,其中K为桶的总数量,j为桶的编号,j的取值范围为1到K; 对于每个桶，j从1到K,计算桶内特征均值,其中表示桶中的样本数量,x表示桶内样本的特征值; 计算桶的分布比例,其中N为数据样本总数; 对桶集合V按照桶边界值进行排序,得到每个桶的序号; 对于每个桶，j从1到K,使用加密函数Enc对桶内特征均值及其序号进行加密,得到加密值,其中k为加密密钥,表示连接操作; 计算所有加密值的哈希值,其中H为哈希函数; 加密后的桶内特征均值集合以及哈希值h作为分布式密文; 对于每个数据持有者,i从1到n,n为数据持有者总数,统计其拥有的数据在各个桶中的分布,得到分布特征集合,其中表示数据持有者在桶中的样本比例,j从1到K,K为桶的总数量; 的计算公式为,其中表示数据持有者在桶中的样本数量,表示数据持有者拥有的样本总数; 对于每个加密的桶集合,使用秘密共享方案计算其私钥份额; 根据私钥份额和分布特征,计算验证份额,其中H为映射到椭圆曲线点的哈希函数,表示连接操作,G为椭圆曲线的基点; 对于所有数据持有者的验证份额,计算聚合密文,其中求和符号表示对i从1到n求和,n为数据持有者总数,为聚合系数,满足,为数据持有者i的验证份额; 计算聚合系数的承诺值,其中H为哈希函数,表示连接操作; 基于聚合密文m,构建验证多项式,其中为随机选择的多项式系数,j从1到t,t为多项式的次数,x为自变量; 计算验证多项式P的密文承诺,其中Commit为承诺函数; 计算多项式系数的承诺,其中H为哈希函数,表示连接操作; 数据持有者发送密文承诺s和系数承诺; S3、多框架适配: 支持在PyTorch框架和TensorFlow框架中实现步骤S1和步骤S2,其中步骤S1中包括多项式生成、承诺计算、零知识证明生成密码学操作,以及步骤S2中包括数据分桶、加密、承诺计算密码学操作; S4、分布特征验证: 验证者从步骤S2中数据持有者发送的密文承诺s和系数承诺中提取多项式系数信息; 基于提取的系数信息计算数据的分布特征; 将计算得到的分布特征与数据持有者声明的分布特征进行对比,判断两者是否一致; 若一致,则进一步验证零知识证明的有效性,即验证等式是否成立,其中计算自响应,和分别计算自证明中的和私钥份额; 若等式成立,则私钥份额证明有效,数据质量验证通过; 若分布特征不一致或等式不成立,则数据质量验证失败,触发异常警告。

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德特赛维技术有限公司，其通讯地址为：610000 四川省成都市青羊区提督街99号华置中心第10层1001-1003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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。