摘要
本申请提供一种基于人工智能的隐私计算数据安全聚合方法与系统，包括：根据业务场景需求，获取预设的数据安全等级和精度要求，确定数据分片的独立性阈值和聚合程度范围；采用差分隐私算法，对数据分片进行噪声添加处理，在保证数据独立性的同时，降低泄露风险；通过同态加密技术，对数据分片进行加密处理，确保数据在传输和计算过程中的安全性；若初步聚合结果的精度低于预设阈值，则调整聚合程度，增加数据分片的交互次数，重新进行聚合计算；若调整后的聚合结果满足精度要求，则对聚合数据进行解密处理，得到最终结果；通过系统架构设计，将数据分片的独立性与聚合程度的调整机制嵌入计算流程，实现动态平衡。
