【技术实现步骤摘要】
基于隐私数据的区间判定进行业务处理的方法及装置
本说明书一个或多个实施例涉及计算机
，尤其涉及在多方安全计算中，基于隐私数据的区间判定进行业务处理的方法及装置。
技术介绍
安全多方计算又称为多方安全计算，即多方共同计算出一个函数的结果，而不泄露这个函数各方的输入数据，计算的结果公开给其中的一方或多方。例如，安全多方计算一个典型的应用是隐私保护的多方数据的联合统计分析和机器学习。安全多方计算能够在参与的各方在不暴露各自原始数据的情况下，计算出基于各方联合数据的统计结果和/或机器学习结果。其中，这多方安全计算的函数是一个运算函数(如加法)、一个机器学习算法等等。为了保护隐私数据，两个数据方安全计算的结果往往可以以和共享的形式储存于双方。和共享的形式可以表示为：x＝xL+xRmod2N。其中，xL存储在第一方A，xR存储在第二方B，xL、xR为[0，2N-1)之间的数。xL、xR分别存储在两个数据方，A无法知道xR，B无法知道xL。和共享形式的安全计算过程中，保持和共享形式进行计算，计算过程中A方始终无法推断出xR，...
【技术保护点】
1.一种基于隐私数据的区间判定进行业务处理的方法，所述隐私数据是在多方安全计算中，有待通过业务处理模型的处理单元判定是否属于给定区间的数据，所述隐私数据包括存储在第一方的第一和数据，及存储在第二方的第二和数据，所述第一和数据和所述第二和数据是针对所述隐私数据的、对2
【技术特征摘要】
1.一种基于隐私数据的区间判定进行业务处理的方法，所述隐私数据是在多方安全计算中，有待通过业务处理模型的处理单元判定是否属于给定区间的数据，所述隐私数据包括存储在第一方的第一和数据，及存储在第二方的第二和数据，所述第一和数据和所述第二和数据是针对所述隐私数据的、对2N求模的和共享形式，所述给定区间为大于等于第一端点值，小于第二端点值的区间，所述方法由所述第一方执行，包括：
与所述第二方通过安全比较协议比较所述第一和数据与由所述第二方确定的以下第一项的大小：所述第一端点值与所述第二和数据的差对2N的模，得到第一子结果，该次安全比较还在所述第二方生成第二子结果，所述第一子结果与所述第二子结果是和共享形式的第一比较结果；
与所述第二方通过安全比较协议比较所述第一和数据与由所述第二方确定的以下第二项的大小：所述第二端点值与所述第二和数据的差对2N的模，得到第三子结果，该次安全比较还在所述第二方生成第四子结果，所述第三子结果与所述第四子结果是和共享形式的第二比较结果；
与所述第二方安全检测所述第一比较结果和所述第二比较结果对预定条件的满足情况，得到第五子结果，其中，该次安全检测还在所述第二方生成第六子结果，所述第五子结果与所述第六子结果是和共享形式的第三检测结果；
根据第三检测结果，与所述第二方利用基于所述第二方对所述第一项和所述第二项的大小判断结果的不经意传输协议得到第七子结果，所述第七子结果和在第二方生成的第八子结果是和共享形式的判定结果；
将第七子结果提供给业务处理模型，使得业务处理模型中的处理单元对基于所述第七子结果和所述第八子结果得到的所述判定结果进行业务处理，所述第八子结果由所述第二方提供给所述业务处理模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述安全比较协议为，不经意传输协议。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，与所述第二方通过以下方式比较所述第一和数据与所述第一项的大小：
生成[0，2N)区间的第一随机数，作为所述第一子结果；
根据所述第一随机数确定第一随机映射，所述第一随机映射将大于或等于所述第一和数据的数值映射为预定非零值与所述第一随机数的差，将小于所述第一和数据的数值映射为零值与所述第一随机数的差，以在不经意传输协议下，通过所述第一随机映射处理所述第一项得到第二子结果。
4.根据权利要求2所述的方法，其中，与所述第二方通过以下方式比较所述第一和数据与所述第二项的大小：
生成[0，2N)区间的第二随机数，作为所述第三子结果；
根据所述第二随机数确定第二随机映射，所述第二随机映射将小于所述第一和数据的数值映射为预定非零值与所述第二随机数的差，将大于或等于所述第一和数据的数值映射为零值与所述第二随机数的差，以在不经意传输协议下，通过所述第二随机映射处理所述第二项得到第四子结果。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述预定条件包括，与所述第一项小于所述第二项情况对应的第一预定条件：所述第一和数据大于或等于所述第一项，同时，所述第一和数据小于所述第二项；
所述与所述第二方安全检测所述第一比较结果和所述第二比较结果对预定条件的满足情况，得到第五子结果包括：
确定所述第一子结果与所述第三子结果的乘积，作为第一候选项；
与所述第二方进行和共享的安全乘法确定第一子结果与第四子结果的第一乘积，得到第一子积数据，作为第二候选项，其中，第一子积数据与所述第二方生成的第二子积数据为所述第一乘积的和共享形式；
与所述第二方进行和共享的安全乘法确定第二子结果与第三子结果的第二乘积，得到第三子积数据，作为第三候选项，其中，第三子积数据与所述第二方生成的第四子积数据为所述第二乘积的和共享形式；
确定所述第五子结果包括第一值：所述第一候选项、所述第二候选项、所述第三候选项之和。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述预定条件包括，与所述第一项大于所述第二项情况对应的第二预定条件：所述第一和数据小于所述第一项，与所述第一和数据大于或等于所述第二项中，有且仅有一个成立；
所述与所述第二方安全检测所述第一比较结果和所述第二比较结果对预定条件的满足情况，得到第五子结果包括：
确定所述第一子结果与所述第三子结果的乘积，作为第一候选项；
与所述第二方进行和共享的安全乘法确定第一子结果与第四子结果的第一乘积，得到第一子积数据，作为第二候选项，其中，第一子积数据与所述第二方生成的第二子积数据为所述第一乘积的和共享形式；
与所述第二方进行和共享的安全乘法确定第二子结果与第三子结果的第二乘积，得到第三子积数据，作为第三候选项，其中，第三子积数据与所述第二方生成的第四子积数据为所述第二乘积的和共享形式；
确定第五子结果包括第三值：所述第一子结果、所述第三子结果的和，与所述第一候选项、所述第二候选项、所述第三候选项之和的差。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据第三检测结果，与所述第二方利用基于所述第二方对所述第一项和所述第二项的大小判断结果的不经意传输协议得到第七子结果包括：
生成[0，2N)区间的第三随机数，作为所述第七子结果；
根据所述第三随机数确定将对所述第一项和所述第二项的大小判断结果作为条件的第三条件映射，所述第三条件映射用于，在所述大小判断结果条件下，将所述第六子结果中与所述大小判断结果条件对应的第二数值，映射为所述第五子结果中与所述大小判断结果对应的第一数值与所述第七子结果的差，加上所述第二数值的和，得到第八子结果。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述业务处理模型为神经网络模型，所述处理单元为神经网络中的神经元，所述业务处理包括，确定所述神经元的激活函数的函数值。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述业务处理模型为树模型，所述处理单元为树模型中的节点，所述业务处理包括，确定树模型的业务分支条件是否成立。
10.一种基于隐私数据的区间判定进行业务处理的方法，所述隐私数据是在多方安全计算中，有待通过业务处理模型的处理单元判定是否属于给定区间的数据，所述隐私数据包括存储在第一方的第一和数据，及存储在第二方的第二和数据，所述第一和数据和所述第二和数据是针对所述隐私数据的、对2N求模的和共享形式，所述给定区间为大于等于第一端点值，小于第二端点值的区间，所述方法由所述第二方执行，包括：
确定以下第一项：所述第一端点值与所述第二和数据的差对2N的模，并与所述第一方通过安全比较协议比较所述第一项与所述第一和数据大小，得到第二子结果，该次安全比较还在所述第一方生成第一子结果，所述第一子结果与所述第二子结果是和共享形式的第一比较结果；
确定以下第二项：所述第二端点值与所述第二和数据的差对2N的模，并与所述第一方通过安全比较协议比较所述第二项和所述第一和数据的大小：得到第四子结果，该次安全比较还在所述第一方生成第三子结果，所述第三子结果与所述第四子结果是和共享形式的第二比较结果；
与所述第一方安全检测所述第一比较结果和所述第二比较结果对预定条件的满足情况，得到第六子结果，其中，该次安全检测还在所述第一方生成第五子结果，所述第五子结果与所述第六子结果是和共享形式的第三检测结果；
根据第三检测结果，与所述第一方利用基于对所述第一项和所述第二项的大小判断结果的不经意传输协议得到第八子结果，所述第八子结果和在所述第一方生成的第七子结果是和共享形式的判定结果；
将第八子结果提供给业务处理模型，使得业务处理模型中的处理单元对基于所述第七子结果和所述第八子结果得到的所述判定结果进行业务处理，所述第七子结果由所述第一方提供给所述业务处理模型。
11.一种基于隐私数据的区间判定进行业务处理的装置，所述隐私数据是在多方安全计算中，有待通过业务处理模型的处理单元判定是否属于给定区间的数据，所述隐私数据包括存储...
【专利技术属性】
技术研发人员：张祺智，李漓春，殷山，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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