一种数据隐私计算方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种数据隐私计算方法、装置、设备及介质，用以保证在不泄露原始数据的前提下对数据进行计算分析。该方法包括：获取第一信息，第一信息根据第二信息和第一公钥确定，第二信息根据样本数据的可计算条数确定；根据第一信息确定第一模型，第一模型用于确定密文全量数据，密文全量数据根据第二设备的全量数据确定。量数据确定。量数据确定。

【技术实现步骤摘要】
一种数据隐私计算方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及数据安全领域，尤其涉及一种数据隐私计算方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]近年来，数据安全治理与个人信息保护一直是国家和社会各界关注的焦点，同时，在进行数据计算和分析时，通常需要多方协同合作，数据的共享流通也不可避免，因此，需要在保护数据安全的前提下进行数据的计算分析。以针对涉税数据进行隐私计算为例，涉税数据主要包括税务数据、电力数据和环保数据等需要隐私保护的数据，三方面的数据分布在不同的政府部门和组织，各组织之间没有绝对可信的第三方架构来支持可审计的安全数据共享，因此，基于涉税数据的数据所有方的网络和安全共享特点，涉税数据需要在无可信第三方的架构下完成可审计的安全数据共享。
[0003]目前针对上述问题所提供的数据计算方法，要么暴露原始数据，影响数据安全性；要么严重制约了多方数据共享，影响了数据联合分析利用的有效开展。如何在不泄露原始数据的前提下，对数据进行计算分析，成为一个亟待解决的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据隐私计算方法，应用于第一设备，其特征在于，所述方法包括：获取第一信息，所述第一信息根据第二信息和第一公钥确定，所述第二信息根据样本数据的可计算条数确定；根据所述第一信息确定第一模型，所述第一模型用于确定密文全量数据，所述密文全量数据根据第二设备的全量数据确定。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一信息确定第一模型，包括：根据所述第一信息和第一私钥确定第三信息，其中，所述第三信息用于确定所述第一模型，所述第一私钥对应于所述第一公钥；根据所述第三信息训练神经网络模型得到所述第一模型，所述第一模型存储在区块链中。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取来自所述第二设备的所述样本数据的可计算条数；根据所述样本数据的可计算条数和第二公钥确定第四信息，所述第四信息的数量与所述样本数据的可计算条数相同，所述第二公钥与所述样本数据的信息和/或编号有关；向所述第二设备发送所述第四信息，所述第四信息和第二私钥用于确定所述第二信息，所述第二私钥对应于所述第二公钥；所述获取第一信息，包括：接收来自于所述第二设备的所述第一信息。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：接收来自所述第二设备的第五信息，所述第五信息根据所述全量数据、第四加密密钥和第三公钥确定；根据所述第五信息、第四解密密钥和所述第一模型确定第六信息，其中，所述第四解密密钥对应于所述第四加密密钥；向所述第二设备发送所述第七信息，所述第七信息根据所述第六信息和第五加密密钥确定；接收通过第六加密密钥加密的所述密文全量数据，所述密文全量数据根据所述第七信息、第三私钥和第五解密密钥确定，其中，所述第三私钥对应于所述第三公钥，所述第五解密密钥对应于所述第五加密密钥；根据第六解密密钥获得所述密文全量数据，所述第六解密密钥对应于所述第六加密密钥。5.如权利要求1
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4中任一所述的方法，其特征在于，所述根据样本数据确定第一模型，包括：通过沙箱根据所述样本数据确定所述第一模型。6.一种数据隐私计算方法，应用于第二设备，其特征在于，所述方法包括：根据第二信息和第一公钥确定第一信息，所述第二信息根据样本数据的可计算条数确定；向第一设备发送所述第一信息，所述第一信息用于确定第一模型，所述第一模型用于确定密文全量数据。7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
向...

【专利技术属性】
技术研发人员：田心，刘振宇，陈怡博，林文辉，王申，
申请(专利权)人：航天信息股份有限公司，
类型：发明
国别省市：