一种相关性系数计算方法、装置、设备及计算机存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种相关性系数计算方法、装置、设备及计算机存储介质。方法应用于第一设备，方法包括：基于同态加密算法获取公钥；通过公钥对第一特征变量进行同态加密，得到第二特征变量；向第二设备发送第二特征变量，以用于第二设备根据第二特征变量得到第一目标相关系数；接收第二设备发送的第一目标相关系数；使用公钥对应的私钥，对第一目标相关系数进行解密，得到第二目标相关系数。本发明专利技术实施例能够提高计算效率和降低计算时间，适用于多种相关性系数的计算。于多种相关性系数的计算。于多种相关性系数的计算。

【技术实现步骤摘要】
一种相关性系数计算方法、装置、设备及计算机存储介质


[0001]本专利技术属于信息安全领域，尤其涉及一种相关性系数计算方法、装置、设备及计算机存储介质。

技术介绍

[0002]当今社会处于信息互联互通的大数据时代，医疗、金融和教育等领域数据的信息隐私和安全问题越来越被关注。
[0003]为了更好的对各领域的数据进行分析和学习，同时满足安全性的要求，在各领域的应用中，常常通过联邦学习进行数据的分析和学习。
[0004]参与联邦学习的各参与方拥有不同的数据特征，为了保证数据各方的数据隐私，各参与方一般不直接传输原始数据，而是通过加密处理以及归一化等复杂操作来加密数据，在不违反数据隐私法规的情况下，建立一个虚拟的共有模型。然而，目前的计算方法不仅运算量大，计算效率低。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供一种相关性系数计算方法、装置、设备及计算机存储介质，能够提高计算效率和降低计算时间，适用于多种相关性系数的计算。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供一种相关性系数计算方法，方法应用于第一设备，方法包括：基于同态加密算法获取公钥；
[0007]通过公钥对第一特征变量进行同态加密，得到第二特征变量；
[0008]向第二设备发送第二特征变量，以用于第二设备根据第二特征变量得到第一目标相关系数；
[0009]接收第二设备发送的第一目标相关系数；
[0010]使用公钥对应的私钥，对第一目标相关系数进行解密，得到第二目标相关系数。
[0011]在第一方面的一些可实现方式中，通过公钥对第一特征变量进行同态加密，得到第二特征变量，包括：
[0012]对第一特征变量进行拉伸变化处理，得到处理后的第一特征变量；
[0013]通过公钥对处理后的第一特征变量进行同态加密，得到第二特征变量。
[0014]在第一方面的一些可实现方式中，对第一特征变量进行拉伸变化处理，得到处理后的第一特征变量，包括：
[0015]随机生成随机正实数和一个随机实数；
[0016]将第一特征变量乘以随机正实数后，与随机实数相加，得到处理后的第一特征变量。
[0017]在第一方面的一些可实现方式中，方法还包括：
[0018]向第二设备发送公钥，以用于第二设备使用公钥对第三特征变量进行同态加密，得到第四特征变量。
[0019]在第一方面的一些可实现方式中，方法还包括：
[0020]向第二设备发送第一特征变量的数据标识，以用于第二设备根据数据标识，组合第二特征变量和第四特征变量。
[0021]在第一方面的一些可实现方式中，同态加密算法包括全同态加密算法或半同态加密算法。
[0022]在第一方面的一些可实现方式中，第一目标相关系数至少包括以下至少一种：皮尔森相关系数、斯皮尔曼相关性系数、肯德尔相关性系数。
[0023]第二方面，本专利技术实施例提供一种相关性系数计算方法，方法应用于第二设备，方法包括：接收第一设备发送的第二特征变量、公钥和第一特征变量的数据标识；
[0024]通过公钥对第二设备中的第三特征变量进行同态加密，得到第四特征变量；
[0025]根据数据标识，将第二特征变量和第四特征变量组合；
[0026]根据组合后的第二特征变量和第四特征变量，计算得到第一目标相关系数；
[0027]向第一设备发送第一目标相关系数，以用于第一设备根据第一目标相关系数获得第二目标相关系数。
[0028]在第二方面的一些可实现方式中，同态加密为全同态加密或半同态加密。
[0029]在第二方面的一些可实现方式中，第一目标相关系数至少包括以下至少一种：皮尔森相关系数、斯皮尔曼相关性系数、肯德尔相关性系数。
[0030]第三方面，本专利技术实施例提供一种相关性系数计算装置，装置包括：
[0031]获取模块，用于基于同态加密算法获取公钥；
[0032]加密模块，用于通过公钥对第一特征变量进行同态加密，得到第二特征变量；
[0033]发送模块，用于向第二设备发送第二特征变量，以用于第二设备根据第二特征变量得到第一目标相关系数；
[0034]接收模块，用于接收第二设备发送的第一目标相关系数；
[0035]解密模块，用于使用公钥对应的私钥，对第一目标相关系数进行解密，得到第二目标相关系数。
[0036]第四方面，本专利技术实施例提供一种相关性系数计算装置，装置包括：
[0037]接收模块，用于接收第一设备发送的第二特征变量、公钥和第一特征变量的数据标识；
[0038]加密模块，用于通过公钥对第二设备中的第三特征变量进行同态加密，得到第四特征变量；
[0039]组合模块，用于根据数据标识，将第二特征变量和第四特征变量组合；
[0040]计算模块，用于根据组合后的第二特征变量和第四特征变量，计算得到第一目标相关系数；
[0041]发送模块，用于向第一设备发送第一目标相关系数，以用于第一设备根据第一目标相关系数获得第二目标相关系数。
[0042]第五方面，本专利技术提供一种相关性系数计算设备，该设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；处理器执行计算机程序指令时实现第一方面或者第一方面任一可实现方式或第二方面或者第一方面任一可实现方式中所述的相关性系数计算方法。
[0043]第四方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有
计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现第一方面或者第一方面任一可实现方式或第二方面或者第一方面任一可实现方式中中所述的相关性系数计算方法。
[0044]本专利技术实施例提供了一种相关性系数计算方法，基于同态加密算法获取公钥后，使公钥对第一设备中的第一特征变量进行同态加密，得到第二特征变量，之后将第二特征变量发送给第二设备，使得没有明文出现在第一设备和第二设备之间，保证了交互数据的安全性；由于第二设备还接收到第一设备发送的公钥，因此，第二设备接收到公钥后，对第二设备本地的数据使用公钥加密后，在结合接收到的第二特征变量进行目标相关系数的计算，得到第一目标相关系数，以使得第二设备计算得到的第一目标相关系数与使用明文计算得到的相关系数一致，保证了目标相关系数计算的准确性；第二设备计算得到的第一目标相关系数后，将第一目标相关系数发送给第一设备，第一设备只需使用公钥对应的私钥解密第一目标相关系数，即可得到实际相关系数。由于信息交互过程中，以及参与计算的设备相互之间，都不知道除自身以外的明文数据，不仅能够保障数据安全，而且还能进一步提高计算效率和降低计算所需的时间。
附图说明
[0045]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0046]图1是本专利技术实施例提供的一种相关性系数计算方法的流程示意图；<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种相关性系数计算方法，其特征在于，所述方法应用于第一设备，所述方法包括：基于同态加密算法获取公钥；通过所述公钥对所述第一特征变量进行同态加密，得到第二特征变量；向所述第二设备发送所述第二特征变量，以用于所述第二设备根据所述第二特征变量得到第一目标相关系数；接收所述第二设备发送的所述第一目标相关系数；使用所述公钥对应的私钥，对所述第一目标相关系数进行解密，得到第二目标相关系数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述公钥对所述第一特征变量进行同态加密，得到第二特征变量，包括：对所述第一特征变量进行拉伸变化处理，得到处理后的第一特征变量；通过所述公钥对所述处理后的第一特征变量进行同态加密，得到所述第二特征变量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一特征变量进行拉伸变化处理，得到处理后的第一特征变量，包括：随机生成随机正实数和一个随机实数；将所述第一特征变量乘以所述随机正实数后，与所述随机实数相加，得到处理后的第一特征变量。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：向所述第二设备发送所述公钥，以用于所述第二设备使用所述公钥对第三特征变量进行同态加密，得到第四特征变量。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：向所述第二设备发送所述第一特征变量的数据标识，以用于所述第二设备根据所述数据标识，组合所述第二特征变量和所述第四特征变量。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述同态加密算法包括全同态加密算法或半同态加密算法。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一目标相关系数至少包括以下至少一种：皮尔森相关系数、斯皮尔曼相关性系数、肯德尔相关性系数。8.一种相关性系数计算方法，其特征在于，所述方法应用于第二设备，所述方法包括：接收第一设备发送的第二特征变量、公钥和第一特征变量的数据标识；通过所述公钥对所述第二设备中的第三特征变量进行同态加密，得到第四特征变量；根据所述数据标识，将所述第二特征变量和所述第四特征变量组合；根...

【专利技术属性】
技术研发人员：游正朋，唐小勇，朱磊，罗柯，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：