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龙图腾网获悉中信建投证券股份有限公司申请的专利结合隐私评分和动态阈值的敏感数据处理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：CN121302434B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511852888.6，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权结合隐私评分和动态阈值的敏感数据处理方法及系统是由谷航宇;张健;徐政钧;刘逸雄;潘建东设计研发完成，并于2025-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合隐私评分和动态阈值的敏感数据处理方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及大语言模型隐私保护技术领域，公开了一种结合隐私评分和动态阈值的敏感数据处理方法及系统，方法包括：获取场景维度的用户输入文本，确定输入文本的各分词和各隐私词；基于大语言模型的注意力机制，根据各分词的隐私词权重计算输入文本的基础隐私评分，根据各隐私词对的隐私词共现频率计算输入文本的关联风险增强评分，根据基础隐私评分和关联风险增强评分确定输入文本的综合隐私评分；获取场景维度的历史综合隐私评分统计数据，根据输入文本的隐私词出现频率和历史综合隐私评分统计数据确定动态阈值；根据综合隐私评分与动态阈值的对比结果对输入文本执行相应操作。能够有效保护用户在与大语言模型交互过程中的隐私安全。

本发明授权结合隐私评分和动态阈值的敏感数据处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种结合隐私评分和动态阈值的敏感数据处理方法，其特征在于，包括： 获取场景维度的用户输入文本，对输入文本进行分词处理得到各分词，根据场景维度的预定义隐私词典从各分词识别出各隐私词； 基于大语言模型的注意力机制，根据各分词的隐私词权重计算输入文本的基础隐私评分，根据各隐私词对的隐私词共现频率计算输入文本的关联风险增强评分，根据基础隐私评分和关联风险增强评分确定输入文本的综合隐私评分； 获取场景维度的历史综合隐私评分统计数据，根据输入文本的隐私词出现频率和历史综合隐私评分统计数据确定动态阈值； 根据综合隐私评分与动态阈值的对比结果对输入文本执行相应操作； 所述基于大语言模型的注意力机制，包括： 获取大语言模型中各Transformer层、各注意力头对每个分词的注意力权重，构建注意力权重矩阵； 其中，注意力权重矩阵中的元素为第个Transformer层、第个注意力头对第个分词的注意力权重； 其中，Transformer层索引的取值范围为[1，L]，注意力头索引的取值范围为[1，H]，L表示大语言模型中的Transformer总层数，H表示单个Transformer层中的注意力头总数； 所述隐私词权重包括基础权重和模式补偿； 根据以下基础权重公式计算各分词的基础权重： ； 其中，表示基础权重，表示第个分词，表示场景维度的预定义隐私词典，表示隐私词典中预设的隐私权重，表示敏感类别集合，表示词向量，表示词向量相似函数，表示敏感类别基准权重，表示极小值； 根据以下模式补偿公式计算各分词的模式补偿： ； 其中，表示模式补偿，表示敏感模式置信度； 基于基础权重和模式补偿，根据以下隐私词权重函数计算各分词的隐私词权重： ； 其中，表示隐私词权重，表示模式补偿系数； 所述根据各分词的隐私词权重计算输入文本的基础隐私评分，包括： 基于注意力权重矩阵和各分词的隐私词权重，根据以下隐私敏感度评分公式计算第个Transformer层、第个注意力头的隐私敏感度评分： ； 其中，表示第个Transformer层、第个注意力头的隐私敏感度评分，表示输入文本，表示分词总数； 汇总所有Transformer层和所有注意力头的隐私敏感度评分，得到输入文本的基础隐私评分； 所述隐私词共现频率通过以下共现检测函数计算： ； 其中，表示隐私词共现频率，表示第个隐私词，表示第个隐私词，表示场景维度的隐私关联训练数据集，表示统计数量，表示取最大； 所述根据各隐私词对的隐私词共现频率计算输入文本的关联风险增强评分，包括： 基于注意力头权重矩阵和各隐私词对的隐私词共现频率，根据以下关联风险增强评分公式计算关联风险增强评分： ； 其中，表示关联风险增强评分，表示对隐私词对敏感的注意力头集合，表示第个注意力头对输入文本的全局注意力值，表示指示函数，表示共现风险阈值； 所述根据基础隐私评分和关联风险增强评分确定输入文本的综合隐私评分，包括： 基于基础隐私评分和关联风险增强评分，根据以下综合隐私评分公式计算综合隐私评分： ； 其中，表示综合隐私评分，表示关联隐私系数； 所述获取场景维度的历史综合隐私评分统计数据，根据输入文本的隐私词出现频率和历史综合隐私评分统计数据确定动态阈值，包括： 获取场景维度的各历史综合隐私评分，计算各历史综合隐私评分的历史综合隐私评分均值和历史综合隐私评分标准差； 基于历史综合隐私评分均值、历史综合隐私评分标准差、输入文本的隐私词出现频率，根据以下动态阈值计算公式确定动态阈值： ； 其中，表示动态阈值，表示场景维度的历史综合隐私评分均值，表示敏感度调节因子，表示场景维度的历史综合隐私评分标准差，表示自然对数，表示输入文本的隐私词出现频率。

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