一种数据的处理方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种数据的处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及隐私数据处理领域。具体实现方案为：将接收的数据计算任务进行解析，得到具有预定执行顺序的多个计算节点；获取各所述计算节点的输出值采用的算法的类型；在存在至少一个所述算法的类型为预定类型的情况下，依照所述预定执行顺序执行所述多个计算节点，得到所述数据计算任务的计算结果。通过上述方案，由于采用了预订类型的算法，满足根据数据计算任务得到的计算结果不会泄露隐私数据。

A data processing method, device, electronic equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
一种数据的处理方法、装置、电子设备及存储介质
本申请涉及云计算领域，尤其涉及隐私数据处理领域。
技术介绍
大规模数据处理通常基于计算引擎实现。通过在计算引擎中执行不同算法实现对于原始数据的计算，得到计算结果。已有技术中，由于缺乏对于算法执行的监控，有可能导致计算结果泄露原始数据。在原始数据为隐私数据的情况下，便会出现隐私泄露的情况。例如，已有技术中针对数据处理，尤其是隐私数据的处理，可以采用脱敏技术、差分隐私技术或算法代码的审核技术对隐私数据进行保护。脱敏技术的实现原理可以包括：数据脱敏方将隐私数据进行脱敏后公开，交由数据处理方进行计算。例如：将用户手机号进行脱敏，脱敏后的手机号可以表示为150xxxx1234，由此实现隐私数据的保密。但采用上述技术的弊端在于，脱敏后的隐私数据成为不完整数据，使用该脱敏技术的隐私数据进行计算可能会导致计算结果失真。差分隐私技术的实现原理可以包括：利用差分隐私算法在隐私数据中加入随机噪音，利用加入随机噪音的数据代替隐私数据。上述技术主要应用于数据查询场景，对于数据计算，仍然会出现计算结果失本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据的处理方法，其特征在于，包括：/n将接收的数据计算任务进行解析，得到具有预定执行顺序的多个计算节点；/n获取各所述计算节点的输出值采用的算法的类型；/n在存在至少一个所述算法的类型为预定类型的情况下，依照所述预定执行顺序执行所述多个计算节点，得到所述数据计算任务的计算结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种数据的处理方法，其特征在于，包括：
将接收的数据计算任务进行解析，得到具有预定执行顺序的多个计算节点；
获取各所述计算节点的输出值采用的算法的类型；
在存在至少一个所述算法的类型为预定类型的情况下，依照所述预定执行顺序执行所述多个计算节点，得到所述数据计算任务的计算结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
统计各所述预定类型的算法的输入值的数量；
在至少一个所述预定类型的算法的输入值的数量大于数量阈值的情况下，输出所述数据计算任务的计算结果。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取各所述计算节点的输出值采用的算法的类型，包括：
根据在后执行的计算节点的输出值与在先执行的计算节点的对应关系，依次获取各所述计算节点的输出值采用的算法的类型。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定所述对应关系，包括：
确定在后执行计算节点的输出值所对应的输入值；
获取输出值等于所述确定的输入值的计算节点；
将获取的计算节点确定为所述在后执行计算节点的输出值对应的在先执行计算节点。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述依次获取各所述计算节点的输出值采用的算法的类型，包括：
确定所述预定执行顺序的多个计算节点中，最后执行的计算节点；将所述最后执行的计算节点作为第一节点；
将所述第一节点的输出值加入待检验变量集合；
在所述待检验变量集合不为空的情况下，从所述变量集合中提取一个输出值，确定提取的输出值采用的算法的类型，并从所述待检验变量集合中删除提取的输出值；
确定提取的输出值对应的在先执行计算节点，将所述在先执行计算节点作为第一节点，返回执行所述将所述第一节点的输出值加入待检验变量集合的步骤。


6.根据权利要求1至5任一所述的方法，其特征在于，所述预定类型包括聚合类型。


7.一种数据的处理装置，其特征在于，包括：
任务解析模块，用于将接收的数据计算任务进行解析，得到具有预定执行顺序的多个计算节点；
算法类型获取模块，用于获取各所述计算节点的输出值采用的算法的类型；
计算任务执行模块，用于在存在至少一个所述算法的类型为预定类型的情况下，依照所述预定执行顺序执行所述多个计算节点，得到所述数...

【专利技术属性】
技术研发人员：张志强，冯智，张宇，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11