用于安全隐私数据聚合的设备和方法技术

一种能够对多个原始数据集进行分析，同时保护原始数据集内的信息的隐私的计算机系统，该系统包括多个合成数据生成器和数据集线器。每个合成数据生成器被配置为：访问存储在多个原始数据存储中的对应的一个原始数据存储中的对应的原始数据集；基于所述对应的原始数据集产生合成数据生成器模型，所述合成数据生成器模型被配置为生成表示所述对应的原始数据集的合成数据集；以及将包括所述对应的合成数据集和所述合成数据生成器模型中的至少一个的合成信息推送到所述数据集线器。所述数据集线器被配置成存储从所述合成数据生成器接收的所述合成信息以供一个或多个客户端访问以进行分析。所述系统被配置成使得所述数据集线器不能直接访问所述原始数据集，并且使得所述合成数据信息只能从所述合成数据生成器推送到所述数据集线器。到所述数据集线器。到所述数据集线器。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于安全隐私数据聚合的设备和方法


[0001]本公开涉及能够对多个原始数据集进行分析同时保护原始数据集内的信息的隐私的计算机系统和计算机实施方法。特别地，但不限于，本公开涉及能够对来自多个安全源的匿名数据进行安全分析和建模而不损害原始数据源的安全性或隐私的装置。

技术介绍

[0002]机器学习和数据分析的进步，见证了原始数据价值的增长。随着原始数据价值的增长，维护数据安全性变得越来越重要，不仅是为了安全，也是为了维护隐私和遵守当地法规。
[0003]虽然单个数据集可能足以训练用于一些应用的机器学习系统，但是在某些情况下，可以通过增加训练数据集的大小来显著改善性能。单个公司通常难以获得足够量的数据来有效地训练机器学习模型。因此，可以通过组合来自不同来源(例如，来自不同公司)的数据来获得性能的改进。
[0004]如上所述，考虑到原始数据的价值和维护隐私的要求，重要的是维护数据安全性。一些计算机系统具有严格的中国墙来保护信息并遵守当地法规(例如，在银行业内)。同样，由于需要维护用户隐私，许多公司和研究组不能共享原始的非匿名数据。这可能本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种能够对多个原始数据集进行分析，同时保护原始数据集内的信息的隐私的计算机系统，所述系统包括多个合成数据生成器和数据集线器，其中：每个合成数据生成器被配置为：访问存储在多个原始数据存储中的对应的一个原始数据存储中的对应的原始数据集；基于所述对应的原始数据集，产生合成数据生成器模型，所述合成数据生成器模型被配置为生成表示所述对应的原始数据集的合成数据集；以及将包括所述对应的合成数据集和所述合成数据生成器模型中的至少一个的合成信息推送到所述数据集线器；所述数据集线器被配置成存储从所述合成数据生成器接收的所述合成信息以供一个或多个客户端访问以进行分析；以及所述系统被配置为使得所述数据集线器不能直接访问所述原始数据集，并且使得所述合成数据信息仅能够从所述合成数据生成器推送到所述数据集线器。2.根据前述权利要求中任一项所述的系统，其中，每个合成生成器模型被配置为生成其对应的合成数据集，以符合相对于其对应的原始数据集的对应的隐私级别。3.根据权利要求2所述的系统，其中，每个合成生成器模型被配置为生成其对应的合成数据，使得所述对应的合成数据集根据所述对应的隐私级别是差异隐私的。4.根据前述权利要求中任一项所述的系统，其中每个合成数据生成器被配置为基于其对应的原始数据集来更新其对应的合成数据生成器模型的一个或多个参数。5.根据前述权利要求中任一项所述的系统，其中每个合成数据生成器被限制为相对于其对应的原始数据存储的只读特权。6.根据前述权利要求中任一项所述的系统，其中所述合成数据生成器中的至少一个被配置为将其对应的合成数据生成器模型推送到所述数据集线器，以及所述数据集线器被配置为，为所接收的每个合成数据生成器模型生成对应的合成数据集。7.根据前述权利要求中任一项所述的系统，还包括一个或多个客户端，其中所述一个或多个客户端被配置为从所述数据集线器访问源自所述合成数据生成器中的至少两个合成数据生成器的合成数据信息，并且聚合所述所访问的合成数据信息以确定跨所述所访问的合成数据信息共享的一个或多个属性。8.根据权利要求7所述的系统，其中访问源自所述合成数据生成器中的至少两个合成数据生成器的所述合成数据信息包括以下中的一个或多个：从所述数据集线器拉取至少两个合成数据集；以及从所述数据集线器拉取至少两个合成数据生成器模型，并且针对已经从所述数据集线器拉...

【专利技术属性】
技术研发人员：詹姆斯，
申请(专利权)人：朦胧有限公司，
类型：发明
国别省市：