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龙图腾网获悉北京隐算科技有限公司申请的专利一种基于全同态加密的密文K近邻分类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：CN121479490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610030188.7，技术领域涉及：G06F18/2413；该发明授权一种基于全同态加密的密文K近邻分类方法是由李信;张巨鹏;李晓东;朱晓鹏;张晓慧;安宁设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于全同态加密的密文K近邻分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于全同态加密的密文K近邻分类方法，涉及数据安全与隐私计算领域，包括：获取已知类别的训练样本集，并进行预处理和全同态加密，生成密文训练集；对待分类样本的特征向量在客户端进行全同态加密，生成密文测试样本；计算密文测试样本与密文训练集中各训练样本的欧氏距离，得到密文距离集合；通过密文排序算法选取距离最小的K个密文距离；将每个密文距离分别与密文距离集合中的每个密文距离进行相减，并与对应训练样本的类别标签打包；客户端解密后根据差值信息确定待分类样本的最终类别。其通过在全程密文状态下实现K近邻分类的运算，能够在确保原始数据隐私不被泄露的前提下，得到与明文计算一致的准确分类结果。

本发明授权一种基于全同态加密的密文K近邻分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全同态加密的密文K近邻分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取已知类别的训练样本集，对每个样本的特征向量进行预处理和全同态加密，生成密文训练集； S2、对待分类样本的特征向量在客户端进行全同态加密，生成密文测试样本； S3、计算所述密文测试样本与密文训练集中各训练样本的欧氏距离，得到密文距离集合； S4、基于所述密文距离集合，通过密文排序算法选取距离最小的K个密文距离，生成密文K近邻距离集合；包括： S41、基于密文距离集合，通过密文比较函数为每个密文距离计算密文位置值； S42、利用所述密文位置值，通过基于拉格朗日插值多项式的排序映射函数，选取密文位置值最小的前K个密文距离，生成密文K近邻距离集合；包括： 定义密文训练样本特征向量序列为{,,…,}、对应的密文位置值序列为{,,…,}以及目标位置集合T={1,2,…,N}； 对于每个目标排序位置k∈{1,2,…,K}，计算排序在第k位的密文样本特征向量： 其中，为指示型基函数，其满足：当且仅当密文位置值对应的明文位置值等于时，对应的明文结果为1，否则为0；表示从集合T中移除元素k后得到的集合，t为遍历集合中所有元素的循环变量； S5、将所述密文K近邻距离集合中的每个密文距离，分别与密文距离集合中的每个密文距离进行相减生成差值信息，并将所述差值信息与对应训练样本的类别标签打包，生成密文打包集合； S6、将所述密文打包集合返回至客户端，客户端解密后根据差值信息确定待分类样本的最终类别。

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