【技术实现步骤摘要】
一种基于辅助节点的分布式隐私计算系统
[0001]本专利技术涉及信息
，具体涉及一种基于辅助节点的分布式隐私计算系统。
技术介绍
[0002]随着信息技术和机器学习技术的发展，目前数据已经被当做一种新型生产要素，与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并列。对于推动生产力发展和技术进步，有着重要的作用。然而由于隐私保护、竞争关系需要等原因，企业之间的数据并不能简单直接的进行共享和应用。采用安全多方计算或者同态加密技术，虽然能够实现在保持数据隐私的前提下，实现对数据的使用，挖掘出数据蕴含的价值。但无论是基于OT传输和混淆电路的安全多方计算还是同态加密技术，都存在效率低下的问题。由于缺乏高效率的隐私计算技术，目前的数据仍然主要以孤岛的形式存在，难以形成有效的流动。导致部分技术因缺乏相应的数据而无法落地，技术的进一步发展也受到了缺乏数据的严重制约。因而有必要研究新的高效率的隐私计算技术。
[0003]如中国专利CN111324870A，公开日2020年6月23日，一种基于安全双方计算的外包卷积神经网络隐私保护系统，其将神...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于辅助节点的分布式隐私计算系统，包括汇总节点、若干个参与节点，若干个参与节点拥有各自的业务数据，所述汇总节点将参与节点的业务数据进行汇总处理，其特征在于，还包括辅助节点，所述汇总节点建立目标函数，所述目标函数的输入为若干个参与节点的业务数据，目标函数的输出作为汇总处理结果，所述汇总节点建立目标神经网络模型拟合所述目标函数，所述目标神经网络模型的输入为若干个参与节点的业务数据，所述目标神经网络模型的输出为目标函数的值，所述汇总节点将目标神经网络模型拆分为若干个子模型和主模型，所述子模型计算第1层神经元，所述主模型计算目标神经网络模型其余部分，所述汇总节点将若干个子模型发送给参与节点和辅助节点，所述辅助节点生成每个业务数据的猜测值，将猜测值使用对应参与节点的公钥加密后发送给对应的参与节点，所述辅助节点使用猜测值分别计算若干个子模型的输出结果，作为子模型的猜测结果，将猜测结果加密并关联子模型标识发送给汇总节点，所述参与节点收到猜测值后，生成匹配值，所述匹配值与猜测值的和等于业务数据的真实值，参与节点将匹配值拆分为若干个加数，加数的数量与参与节点的数量相同，将加数分配给若干个参与节点，每个参与节点使用分配到的加数分别计算每个子模型的输出结果，作为子模型的匹配结果，将匹配结果加密并关联子模型标识发送给汇总节点，汇总节点将子模式对应的猜测结果和匹配结果求和，即获得子模型的输出，代入主模型，主模型的输出即为目标神经网络模型的输出，即获得汇总处理结果。2.根据权利要求1所述的一种基于辅助节点的分布式隐私计算系统，其特征在于，所述子模型与目标神经网络模型的第1层神经元一一对应，所述子模型的输入为对应的第1层神经元连接的输入神经元，所述子模型的输出为对应的第1层神经元连接的全部输入神经元按连接权系数的加权和，将目标神经网络模型的输入层删除，并将第1层神经元的输入数变更为对应子模型的输出与偏移值的和，作为主模型。3.根据权利要求1或2所述的一种基于辅助节点的分布式隐私计算系统，其特征在于，参与节点将匹配值拆分的若干个加数的和等于业务数据真实值的k倍，业务数据对应的参与节点分配到的加数记为保留数，保留数所在的参与节点计算除保留数外的加数的和，记为分配和，计算保留数与分配和的比例，计算修正权系数，修正权系数满足：匹配值*权系数=分配和*权系数+保留数*修正权系数，保留数所在...
【专利技术属性】
技术研发人员：张金琳，俞学劢，高航，
申请(专利权)人：浙江数秦科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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