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龙图腾网恭喜南京信息工程大学申请的专利一种面向大模型检索的输入图优化隐私保护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：CN119383279B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202411959961.5，技术领域涉及：H04N1/44；该发明授权一种面向大模型检索的输入图优化隐私保护方法及系统是由耿亚泽;荣欢;马廷淮;张新厂;朱彤设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向大模型检索的输入图优化隐私保护方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向大模型检索的输入图优化隐私保护方法及系统，属于隐私保护技术领域，方法包括：基于输入图中各节点的对比学习权重，对输入图进行双视角对比学习，获取输入图中各节点的初始嵌入表示；引入类别原型提示，对输入图中各节点进行分类优化，获取输入图中各节点的对比学习权重约束表示；获取输入图的全局表示，对输入图中各节点进行匹配度优化，获取输入图中各节点的优化表示；引入输入图中各节点的上下文标记，识别输入图中的隐私节点；筛选输入图中各隐私节点的边进行剪枝重连，获取隐私保护后的输入图。该方法能够在不损失输入图的数据结构信息的前提下，精确识别和保护输入图中的隐私节点，降低输入图的隐私泄露风险。

本发明授权一种面向大模型检索的输入图优化隐私保护方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向大模型检索的输入图优化隐私保护方法，其特征在于，包括：获取输入图中各节点的对比学习权重，并基于输入图中各节点的对比学习权重，对输入图进行节点属性视角和图结构视角的双视角对比学习，获取输入图中各节点的初始嵌入表示；基于输入图中各节点的初始嵌入表示，引入类别原型提示，对输入图中各节点进行分类优化，获取输入图中各节点的对比学习权重约束表示；获取输入图的全局表示，并基于输入图的全局表示和输入图中各节点的对比学习权重约束表示，对输入图中各节点进行匹配度优化，获取输入图中各节点的优化表示；基于输入图中各节点的优化表示，引入输入图中各节点的上下文标记，识别输入图中的隐私节点；基于输入图中各节点的对比学习权重，筛选输入图中各隐私节点的边进行剪枝，并以暴露减少量最大为目标，对输入图中各隐私节点被剪枝的边进行重连，获取隐私保护后的输入图；其中，若输入图中一个隐私节点与一个节点的对比学习权重大于对比学习权重阈值，则筛选该隐私节点与该节点连接的边进行剪枝；重新获取隐私保护后的输入图中各节点的对比学习权重约束表示，完成输入图隐私保护。

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南京信息工程大学，其通讯地址为：210044 江苏省南京市江北新区宁六路219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”。