一种安全多方计算与联邦分析技术制造技术

本发明专利技术提供一种安全多方计算与联邦分析技术，包括应用部署用户端、容器开发用户端和联邦分析平台；其中，所述应用部署用户端用于在联邦分析平台进行用户信息注册，确定联邦注册信息；所述容器开发用户端用于基于预设的容器开发规范准则，将应用部署用户端的联邦注册信息推送至预设的Docker镜像仓库，并生成对应的联邦分析模型；所述联邦分析平台用于通过联邦分析模型，共享应用部署用户端之间的数据信息，并对所述数据信息进行数据交互。并对所述数据信息进行数据交互。并对所述数据信息进行数据交互。

【技术实现步骤摘要】
一种安全多方计算与联邦分析技术


[0001]本专利技术涉及人工智能、数据识别
，特别涉及一种安全多方计算与联邦分析技术。

技术介绍

[0002]目前，人工智能需要依托大量高质量数据，但现实中数据往往分布在不同单位、地域、系统当中，在面对数据融合分析的需求时，就需要“搬迁数据”或“统一建设数据中心”来实现数据的集中存储，再通过算法对集中后的数据进行挖掘分析。
[0003]传统的数据汇集之后统一进行模型训练的做法，需要投入大量的设备、人力进行“数据搬迁”，且负责汇集的用户方需要提供更大规模的集中存储设备或数据中心，成本高昂；另外，随着国际、国内的数据隐私保护法律/条例的颁布，以及各行业间数据保护的现实需求，常常无法实现数据的统一汇聚，也就无法完成数据融合分析的需求。因此，亟需在技术上进行创新，实现数据只在拥有方本地计算的前提下，依然能够实现数据融合分析。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种安全多方计算与联邦分析技术，以解决上述
技术介绍
中出现的问题。
[0005]本专利技术提供一种安全多方计算与联邦分析本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种安全多方计算与联邦分析技术，包括：应用部署用户端、容器开发用户端和联邦分析平台；其中，所述应用部署用户端用于在联邦分析平台上注册用户信息，确定联邦注册信息；所述容器开发用户端用于基于预设的容器开发规范准则，将应用部署用户端的联邦注册信息推送至预设的Docker镜像仓库，并生成对应的联邦分析模型；所述联邦分析平台用于通过联邦分析模型，共享应用部署用户端之间的数据信息，并安全交互所述数据信息。2.如权利要求1所述的一种安全多方计算与联邦分析技术，其特征在于，所述容器开发用户端用于基于预设的容器开发规范准则，将应用部署用户端的联邦注册信息推送至预设的Docker镜像仓库，并生成对应的联邦分析模型，还包括以下步骤：步骤A1：采集联邦注册信息，通过联邦注册信息，追溯应用部署用户端的业务信息，筛选并处理所述业务信息，确定可用数据组；步骤A2：对可用数据组进行数据源配置，接收配置成功的对应的业务信息，并通过所述业务信息，构建业务模型；步骤A3：基于容器开发用户端内预设的容器开发规范准则，推送所述业务模型至预设的Docker镜像仓库，生成对应的应用容器模型；步骤A4：将不同的应用容器模型进行联邦和分析，构建对应的联邦分析模型。3.如权利要求2所述的一种安全多方计算与联邦分析技术，其特征在于，所述步骤A1，还包括如下步骤：步骤A100：获取联邦注册信息，采集所述联邦注册信息的注册时间，通过所述注册时间，对所述联邦注册信息进行排列，生成排列数据集合；其中，代表时刻为时第批联邦注册信息的排列数据集合，，代表联邦注册信息的总批数，代表联邦注册信息注册时的时刻，，代表联邦注册信息注册时的总时刻，代表第时刻注册的联邦注册信息，代表第时刻注册的联邦注册信息，代表第时刻注册的联邦注册信息；步骤A101：计算排列数据集合中联邦注册信息数据之间的联邦关联系数；其中，代表联邦关联系数，代表第批联邦注册信息的排列值、代表第批联邦注册信息的排列值，代表排列值为时的联邦注册信息之间的关联参数，代表关于排列值为时的联邦注册信息之间的关联参数，代表联邦注册信息传输过程中的波动参
数；其中，所述波动参数，其中，代表联邦注册信息的波动参数，代表正则参数，代表关于时刻的传输函数，代表传输函数，代表时刻和时刻之间的传输偏差量，代表第批联邦注册信息排列数据集合的注册的总时刻为下的排列数据集合；步骤A102：通过所述联邦关联系数，计算出最优筛选方向；其中，代表第批排列数据集合的最优筛选方向，代表预设的方向影响参数，代表第批联邦注册信息的联邦关联系数的方差；代表联邦注册信息的联邦关联系数的方差；步骤A104：对应用部署用户端的业务信息进行追溯，生成业务节点；步骤A105：通过所述最优筛选方向，沿业务节点计算权值，并通过所述联邦关联系数，筛选出可用数据组。4.如权利要求2所述的一种安全多方计算与联邦分析技术，其特征在于，所述步骤A2，包括：步骤A200：接收应用部署用户端的联邦注册信息，生成平台数据，根据所述平台数据，确定平台数据格式，并通过平台数据格式对所述平台数据进行数据源适配，确定适配数据；步骤A201：对所述适配数据进行筛选，确定对应的可用数据组；步骤A202：对所述对应的可用数据组进行追溯标记，并追溯数据源适配配置成功的应用部署用户端的业务信息，并确定业务数据；步骤A203：通过预设的数据接口，将所述业务数据传输至预设的联邦分析模型，并对所述业务数据进行特征分析，确定特征数据；步骤A204：通过所述特征数据，对所述业务信息进行业务流程构建和算法设定，构建业务模型。5.如权利要求2所述的一种安全多方计算与联邦分析技术，其特征在于，所述步骤A3，还包括以下步骤：步骤S301：基于预设的人工神经网络，分析并抽取业务模型的初始容器开发训练参数，生成初始训练样本；步骤S302：将所述初始训练样本进行信息切割，获取切片信息，并根据所述切片信息，生成切片数据；步骤S303：抓取Docker镜像仓库的仓库节点，将切片数据存储至仓库节点，并抽取切片数据和仓库节点之间的对应关系；步骤S304：按照所述对应关系，计算相邻仓库节点之间的数据梯度值，并根据所...

【专利技术属性】
技术研发人员：周文群，
申请(专利权)人：北京金鸿睿信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：