一种基于多智能体协同的非训练式隐私保护表格数据生成方法及系统

本发明公开了一种基于多智能体协同的非训练式隐私保护表格数据生成方法及系统。方法包括采集若干个真实的表格型数据，所有表格型数据汇总得到真实表格型数据集，并将真实表格型数据集存储在数据库中；构建非训练式隐私保护表格数据生成模型，并根据真实表格型数据集执行一次迭代；对非训练式隐私保护表格数据生成模型进行多次迭代，直到达到迭代条件，最后一次迭代生成智能体生成的候选合成数据集作为最终的合成数据集。本发明实现了在不训练模型的前提下，系统化地评估和缓解隐私风险，同时能够保持数据对统计分析与机器学习任务的可用性，减少因模型记忆带来的泄露风险。