本申请公开了一种模型局部数据处理方法、装置、设备及存储介质，涉及机器学习与隐私计算领域，包括：利用预设参数选取规则从目标模型的模型参数中确定若干目标参数，并生成与若干目标参数对应的下标系数，以得到目标下标系数集；利用预设破坏方式对若干目标参数进行破坏处理，以得到若干破坏后参数；利用预设加密算法对预设破坏方式以及目标下标系数集进行加密，以得到加密后数据；将若干破坏后参数、预设加密算法、加密后数据发送至解密端，以便解密端利用预设加密算法和加密后数据对若干破坏后参数进行恢复处理，以得到所述目标模型的所述若干目标参数。这样一来，可以通过对模型的局部数据进行加密解密来提高加密效率。的局部数据进行加密解密来提高加密效率。的局部数据进行加密解密来提高加密效率。
【技术实现步骤摘要】
一种模型局部数据处理方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及机器学习与隐私计算领域，特别涉及一种模型局部数据处理方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着社会数字化进程越来越快，产生了大量数据。通过机器学习经过大量数据训练出来的机器学习模型已经应用在各类场景中，联邦学习本质上是一种分布式机器学习框架，做到了在保障数据隐私安全的基础上，实现数据共享，共同建模。它的核心思想是在多个数据源共同参与模型训练时，不需要进行原始数据流转的前提下，仅通过交互模型中间参数进行模型联合训练，原始数据可以不出本地，即各参与方只交换模型文件，不交换隐私数据。
[0003]现有技术中，多个终端在交换模型参数的时为了保护模型，会对模型参数进行加密。模型同时在不同的终端使用私有的数据去训练一段时间，然后再加密发送到一个公共的管理服务器去合并，再由管理服务器将合并后的模型分发到各个终端再训练，如此往复就可以保证即使用了私有数据，又不会暴露隐私信息给其他终端。现有技术中，各个终端传输模型时，为了防止模型暴露往往会对模型做加密，但是频繁的对一整个巨大的模型做加密和解密会导致效率很低。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种模型局部数据处理方法、装置、设备及存储介质，可以在确定模型参数后，生成相应的参数下标，并利用破坏系数对模型参数进行包装处理，加密参数时只对破坏系数与参数下标进行加密，并将加密后的破坏系数以及参数下标，包装后模型参数以及加密算法发送至解密端模型，以便解密端模型利用所述加密后的破坏系数以及参数下标、加密算法对包装后模型参数进行还原，这样一来，只对局部参数进行加密，避免加密整个模型，有效提高了加密效率。其具体方案如下：第一方面，本申请公开了一种模型局部数据处理方法，应用于加密端，包括：利用预设参数选取规则从目标模型的模型参数中确定若干目标参数，并生成与所述若干目标参数对应的下标系数，以得到目标下标系数集；利用预设破坏方式对所述若干目标参数进行破坏处理，以得到相应的若干破坏后参数；利用预设加密算法对所述预设破坏方式以及所述目标下标系数集进行加密，以得到加密后数据；将所述若干破坏后参数、所述预设加密算法、所述加密后数据发送至解密端，以便所述解密端利用所述预设加密算法和所述加密后数据对所述若干破坏后参数进行恢复处理，以得到所述目标模型的所述若干目标参数。
[0005]可选的，所述利用预设参数选取规则从目标模型的模型参数中确定若干目标参
数，包括：对目标模型的模型参数进行绝对值取值处理，并对处理后模型参数进行排序，以得到排序后模型参数；从所述排序后模型参数中选取若干目标参数；所述若干目标参数为进行绝对值取值后，参数大小不小于所述排序后模型参数中其他参数大小的参数。
[0006]可选的，所述利用预设破坏方式对所述若干目标参数进行破坏处理，以得到相应的若干破坏后参数，包括：利用预设破坏系数集中的破坏系数与所述若干目标参数进行乘积取值处理，以得到所述若干破坏后参数。
[0007]可选的，所述利用预设破坏系数集中的破坏系数与所述若干目标参数进行乘积取值处理，以得到所述若干破坏后参数，包括：基于所述目标下标系数集确定所述若干目标参数的数量，以得到目标参数数量；从所述预设破坏系数集中选取所述目标参数数量个破坏系数，并利用所述目标参数数量个破坏系数与所述若干目标参数进行逐个相乘，以得到所述若干破坏后参数。
[0008]可选的，所述利用预设破坏方式对所述若干目标参数进行破坏处理，以得到相应的若干破坏后参数之前，还包括：生成若干破坏系数，并收集所述若干破坏系数，以得到预设破坏系数集；所述若干破坏系数均为数值大小小于
‑
1的系数。
[0009]第二方面，本申请公开了一种模型局部数据处理方法，应用于解密端，包括：接收加密端发送的若干破坏后参数、目标加密算法、加密后数据；在预设可信区域利用所述目标加密算法对所述加密后数据进行解密，以得到预设破坏方式以及目标下标系数集；在预设可信区域利用所述预设破坏方式以及所述目标下标系数集对所述若干破坏后参数进行解密，以得到与所述若干破坏后参数对应的若干目标参数，并利用所述若干目标处理参数对解密端待训练模型进行训练。
[0010]可选的，所述在预设可信区域利用所述预设破坏方式以及所述目标下标系数集对所述若干破坏后参数进行解密之前，还包括：基于解密端系统生成相应的可信区域，以便在所述可信区域进行相应的解密操作。
[0011]第三方面，本申请公开了一种模型局部数据处理装置，应用于加密端，包括：系数集确定模块，用于利用预设参数选取规则从目标模型的模型参数中确定若干目标参数，并生成生与所述若干目标参数对应的下标系数，以得到目标下标系数集；参数破坏模块，用于利用预设破坏方式对所述若干目标参数进行破坏处理，以得到相应的若干破坏后参数；数据加密模块，用于利用预设加密算法对所述预设破坏方式以及所述目标下标系数集进行加密，以得到加密后数据；数据发送模块，用于将将所述若干破坏后参数、所述预设加密算法、所述加密后数据发送至解密端，以便所述解密端利用所述预设加密算法和所述加密后数据对所述若干破坏后参数进行恢复处理，以得到所述目标模型的所述若干目标参数。
[0012]第四方面，本申请公开了一种模型局部数据处理装置，应用于解密端，包括：数据接收模块，用于接收加密端发送的若干破坏后参数、目标加密算法、加密后数据；数据解密模块，用于在预设可信区域利用所述目标加密算法对所述加密后数据进行解密，以得到预设破坏方式以及目标下标系数集；模型训练模块，用于在预设可信区域利用所述预设破坏方式以及所述目标下标系数集对所述若干破坏后参数进行解密，以得到与所述若干破坏后参数对应的若干目标参数，并利用所述若干目标处理参数对解密端待训练模型进行训练。
[0013]第五方面，本申请公开了一种电子设备，包括：存储器，用于保存计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序以实现如前述的模型局部数据处理方法。
[0014]第六方面，本申请公开了一种计算机可读存储介质，用于保存计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述的模型局部数据处理方法。
[0015]本申请中，首先利用预设参数选取规则从目标模型的模型参数中确定若干目标参数，并生成与所述若干目标参数对应的下标系数，以得到目标下标系数集，然后利用预设破坏方式对所述若干目标参数进行破坏处理，以得到相应的若干破坏后参数，并利用预设加密算法对所述预设破坏方式以及所述目标下标系数集进行加密，以得到加密后数据，最后将所述若干破坏后参数、所述预设加密算法、所述加密后数据发送至解密端，以便所述解密端利用所述预设加密算法和所述加密后数据对所述若干破坏后参数进行恢复处理，以得到所述目标模型的所述若干目标参数。由此可见，利用本申请中的模型局部数据处理方法，可以在确定模型参数后，生成相应的参数下标，并利用破坏系数对模型参数进行破坏包装，加密参数时只对破坏系数与参数下标进行加密，并将加密后的破坏系数以及参数下标，包装后本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种模型局部数据处理方法，其特征在于，应用于加密端，包括：利用预设参数选取规则从目标模型的模型参数中确定若干目标参数，并生成与所述若干目标参数对应的下标系数，以得到目标下标系数集；利用预设破坏方式对所述若干目标参数进行破坏处理，以得到相应的若干破坏后参数；利用预设加密算法对所述预设破坏方式以及所述目标下标系数集进行加密，以得到加密后数据；将所述若干破坏后参数、所述预设加密算法、所述加密后数据发送至解密端，以便所述解密端利用所述预设加密算法和所述加密后数据对所述若干破坏后参数进行恢复处理，以得到所述目标模型的所述若干目标参数。2.根据权利要求1所述的模型局部数据处理方法，其特征在于，所述利用预设参数选取规则从目标模型的模型参数中确定若干目标参数，包括：对目标模型的模型参数进行绝对值取值处理，并对处理后模型参数进行排序，以得到排序后模型参数；从所述排序后模型参数中选取若干目标参数；所述若干目标参数为进行绝对值取值后，参数大小不小于所述排序后模型参数中其他参数大小的参数。3.根据权利要求1所述的模型局部数据处理方法，其特征在于，所述利用预设破坏方式对所述若干目标参数进行破坏处理，以得到相应的若干破坏后参数，包括：利用预设破坏系数集中的破坏系数与所述若干目标参数进行乘积取值处理，以得到所述若干破坏后参数。4.根据权利要求3所述的模型局部数据处理方法，其特征在于，所述利用预设破坏系数集中的破坏系数与所述若干目标参数进行乘积取值处理，以得到所述若干破坏后参数，包括：基于所述目标下标系数集确定所述若干目标参数的数量，以得到目标参数数量；从所述预设破坏系数集中选取所述目标参数数量个破坏系数，并利用所述目标参数数量个破坏系数与所述若干目标参数进行逐个相乘，以得到所述若干破坏后参数。5.根据权利要求1至4任一项所述的模型局部数据处理方法，其特征在于，所述利用预设破坏方式对所述若干目标参数进行破坏处理，以得到相应的若干破坏后参数之前，还包括：生成若干破坏系数，并收集所述若干破坏系数，以得到预设破坏系数集；所述若干破坏系数均为数值大小小于
‑
1的系数。6.一种模型局部数据处理方法，其特征在于，应用于解密端，包括：接收加密端发送的若干破坏后参数、目标加密算法、加密后数据；...
【专利技术属性】
技术研发人员：左勇，刘伟华，严宇，
申请(专利权)人：智慧眼科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。