一种基于跨模态数据融合的隐私计算方法与系统

本发明涉及数据安全技术领域，公开了一种基于跨模态数据融合的隐私计算方法与系统，所述方法包括：获取视觉、文本和音频模态原始数据并提取其特征，得到初始特征表示；执行维度标准化与组合，生成统一初始特征向量；对其进行同态加密与降维，得到加密特征表示，并完成模态对齐优化，构建特征空间映射关系；基于该映射关系识别关联路径并筛选强度，得到关联特征路径；据此完成加权融合，生成融合权重分配矩阵；利用该矩阵和加密特征表示进行非线性映射与加噪处理，获得隐私保护的融合输出；最终评估准确性并优化权重，输出最终融合结果。所述方法能够解决多模态数据融合过程中隐私保护不足的问题。