跨平台的数据处理方法、装置、设备和介质制造方法及图纸

本申请涉及一种跨平台的数据处理方法，属于数据安全技术领域。方法包括：在数据使用端的数据资源选择界面显示用于描述数据提供端发布至兼容至少两种隐私计算组件的融合计算平台的数据资源的数据资源描述信息；每种隐私计算组件有相应的计算组件接口；响应于数据资源选定操作从数据资源描述信息中确定目标数据资源描述信息；目标数据资源描述信息指向的目标数据资源由目标数据提供端提供；响应于授权申请操作触发对目标数据资源授权；目标数据资源被授权后指示基于使用端样本数据和目标数据资源联合训练业务模型，训练过程中数据使用端和目标数据提供端分别基于与各自匹配的计算组件接口与融合计算平台通信。采用本方法可满足更多业务场景需求。可满足更多业务场景需求。可满足更多业务场景需求。

【技术实现步骤摘要】
跨平台的数据处理方法、装置、设备和介质


[0001]本申请涉及数据安全技术，特别是涉及一种跨平台的数据处理方法、装置、设备和介质。

技术介绍

[0002]在大数据时代，海量数据的交叉计算和人工智能的发展为各行各业的业务提供了更好的支持，但这些被使用的数据往往包含一些隐私数据，比如企业和机构的内部数据。这些数据基于数据安全的考虑，往往是不对外开放的。因此，基于企业或机构对数据的隐私保护需求，各方的数据形成了一个个数据孤岛，数据之间不能互通，数据的价值无法体现。
[0003]为了能够让各行各业的数据进行流通，在传统技术中，主要是在基于相同隐私计算组件所构建的各个平台之间进行数据的交叉计算。然而，传统的数据处理方法不支持异构平台之间的数据交互，即，不支持基于不同隐私计算组件所构建的各个平台之间进行数据的交叉计算，可适用的业务场景有限，无法满足更多业务场景的需求。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够满足更多业务场景需求的跨平台的数据处理方法、装置、设备和介质。
[0005]第一方面，本申请提供了一种跨平台的数据处理方法，所述方法包括：
[0006]在数据使用端的数据资源选择界面上显示至少一条数据资源描述信息；所述数据资源描述信息用于描述数据提供端发布至融合计算平台的数据资源；所述融合计算平台是兼容至少两种隐私计算组件的标准化平台；每种隐私计算组件具有相应的计算组件接口；
[0007]响应于数据资源选定操作，从所述至少一条数据资源描述信息中确定选定的目标数据资源描述信息；所述目标数据资源描述信息所映射指向的目标数据资源是由目标数据提供端提供；
[0008]响应于授权申请操作，触发针对所述目标数据资源进行授权；其中，所述目标数据资源被授权使用后，用于指示基于所述数据使用端的使用端样本数据和所述目标数据资源来联合训练业务模型，在训练过程中涉及通信交互的情况下，所述数据使用端和所述目标数据提供端分别基于与各自相匹配的计算组件接口与所述融合计算平台进行通信。
[0009]第二方面，本申请提供了一种跨平台的数据处理装置，所述装置包括：
[0010]第一显示模块，用于在数据使用端的数据资源选择界面上显示至少一条数据资源描述信息；所述数据资源描述信息用于描述数据提供端发布至融合计算平台的数据资源；所述融合计算平台是兼容至少两种隐私计算组件的标准化平台；每种隐私计算组件具有相应的计算组件接口；
[0011]确定模块，用于响应于数据资源选定操作，从所述至少一条数据资源描述信息中确定选定的目标数据资源描述信息；所述目标数据资源描述信息所映射指向的目标数据资源是由目标数据提供端提供；
[0012]第一触发模块，用于响应于授权申请操作，触发针对所述目标数据资源进行授权；其中，所述目标数据资源被授权使用后，用于指示基于所述数据使用端的使用端样本数据和所述目标数据资源来联合训练业务模型，在训练过程中涉及通信交互的情况下，所述数据使用端和所述目标数据提供端分别基于与各自相匹配的计算组件接口与所述融合计算平台进行通信。
[0013]在一个实施例中，在所述目标数据资源被授权使用后，所述第一触发模块还用于响应于模型训练触发操作，以触发所述数据使用端基于所述使用端样本数据以及所述目标数据提供端使用所述目标数据资源来联合训练待训练的业务模型。
[0014]在一个实施例中，所述数据使用端与第一计算组件接口匹配；所述目标数据提供端与第二计算组件接口匹配；所述数据使用端和所述目标数据提供端各自本地中皆有待训练的同一业务模型；所述第一触发模块还用于响应模型训练触发操作，基于所述使用端样本数据训练所述数据使用端中的业务模型，使用所述融合计算平台基于所述第一计算组件接口下发的第一公钥，对模型训练中的中间结果加密，得到第一中间特征；基于第一计算组件接口将所述第一中间特征发送至所述融合计算平台，使得所述融合计算平台基于所述第二计算组件接口将所述第一中间特征转发至所述目标数据提供端，以指示所述目标数据提供端基于所述第一中间特征和第二中间特征训练所述目标数据提供端中的业务模型；所述第二中间特征，是所述目标数据提供端基于融合计算平台下发的第二公钥，对使用所述目标数据资源训练业务模型时产生的中间结果加密得到；基于所述第一计算组件接口接收所述融合计算平台发送的所述第二中间特征，并基于所述第二中间特征和第一中间特征继续训练所述数据使用端中的业务模型，得到加密调整参数；基于第一计算组件接口上传所述加密调整参数至所述融合计算平台以及获取对所述加密调整参数解密后的调整参数；基于所述调整参数更新数据使用端中的业务模型，在训练完毕后得到数据使用端的第一业务模型；所述第一业务模型和所述目标数据提供端训练得到的第二业务模型构成联合训练的虚拟共有业务模型。
[0015]在一个实施例中，所述第一显示模块还用于在隐私计算组件选择界面上显示至少两种隐私计算组件的组件标识；响应于组件选定操作，确定选定的目标组件标识；所述第一触发模块还用于响应于授权申请操作，触发针对目标组件标识对应的目标隐私计算组件和所述目标数据资源进行授权；其中，所述目标隐私计算组件被授权使用后，用于指示所述数据使用端通过所述目标隐私计算组件相应的计算组件接口与所述融合计算平台进行通信。
[0016]在一个实施例中，所述目标组件标识和所述目标数据资源是在待创建的数据使用合约中指定的；所述授权申请操作是针对所述数据使用合约的合约创建审核操作；所述第一触发模块还用于响应于合约创建审核操作，触发所述融合计算平台和所述数据提供端分别对所述数据使用合约进行创建审核处理；审核通过的数据使用合约中指定的目标隐私计算组件和所述目标数据资源也通过使用授权。
[0017]在一个实施例中，所述目标数据资源包括所述目标数据提供端所提供的提供端样本数据；所述第一触发模块还用于在所述目标数据资源被授权使用后，响应于针对待配置的业务模型的模型配置操作，对所述待配置的业务模型进行模型训练配置，得到配置的待训练的业务模型和配置的所述待训练的业务模型的样本相关信息；响应于针对所述待训练的业务模型的模型训练触发操作，触发基于所述样本相关信息对应的使用端样本数据和所
述提供端样本数据来联合训练所述待训练的业务模型。
[0018]在一个实施例中，所述第一显示模块还用于在业务模型训练完成得到虚拟共有业务模型后，显示所述数据使用端的模型调用配置界面；响应于在所述模型调用配置界面上的模型调用配置操作，获取针对所述虚拟共有业务模型配置的模型调用约束信息；所述模型调用约束信息，用于约束所述数据使用端对所述虚拟共有业务模型的调用。
[0019]在一个实施例中，所述第一显示模块还用于在业务模型训练完成得到虚拟共有业务模型后，显示所述数据使用端的模型部署配置界面；响应于在所述模型部署配置界面上的模型部署触发操作，触发针对所述虚拟共有业务模型进行模型部署配置；已部署配置的虚拟共有业务模型，用于对所述数据使用端的在线数据和所述目标数据资源所对应的目标在线数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种跨平台的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：在数据使用端的数据资源选择界面上显示至少一条数据资源描述信息；所述数据资源描述信息用于描述数据提供端发布至融合计算平台的数据资源；所述融合计算平台是兼容至少两种隐私计算组件的标准化平台；每种隐私计算组件具有相应的计算组件接口；响应于数据资源选定操作，从所述至少一条数据资源描述信息中确定选定的目标数据资源描述信息；所述目标数据资源描述信息所映射指向的目标数据资源是由目标数据提供端提供；响应于授权申请操作，触发针对所述目标数据资源进行授权；其中，所述目标数据资源被授权使用后，用于指示基于所述数据使用端的使用端样本数据和所述目标数据资源来联合训练业务模型，在训练过程中涉及通信交互的情况下，所述数据使用端和所述目标数据提供端分别基于与各自相匹配的计算组件接口与所述融合计算平台进行通信。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述目标数据资源被授权使用后，所述方法还包括：响应于模型训练触发操作，以触发所述数据使用端基于所述使用端样本数据以及所述目标数据提供端使用所述目标数据资源来联合训练待训练的业务模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述数据使用端与第一计算组件接口匹配；所述目标数据提供端与第二计算组件接口匹配；所述数据使用端和所述目标数据提供端各自本地中皆有待训练的同一业务模型；所述响应于模型训练触发操作，以触发所述数据使用端基于所述使用端样本数据以及所述目标数据提供端使用所述目标数据资源来联合训练待训练的业务模型，包括：响应模型训练触发操作，基于所述使用端样本数据训练所述数据使用端中的业务模型，使用所述融合计算平台基于所述第一计算组件接口下发的第一公钥，对模型训练中的中间结果加密，得到第一中间特征；基于第一计算组件接口将所述第一中间特征发送至所述融合计算平台，使得所述融合计算平台基于所述第二计算组件接口将所述第一中间特征转发至所述目标数据提供端，以指示所述目标数据提供端基于所述第一中间特征和第二中间特征训练所述目标数据提供端中的业务模型；所述第二中间特征，是所述目标数据提供端基于融合计算平台下发的第二公钥，对使用所述目标数据资源训练业务模型时产生的中间结果加密得到；基于所述第一计算组件接口接收所述融合计算平台发送的所述第二中间特征，并基于所述第二中间特征和第一中间特征继续训练所述数据使用端中的业务模型，得到加密调整参数；基于第一计算组件接口上传所述加密调整参数至所述融合计算平台以及获取对所述加密调整参数解密后的调整参数；基于所述调整参数更新数据使用端中的业务模型，在训练完毕后得到数据使用端的第一业务模型；所述第一业务模型和所述目标数据提供端训练得到的第二业务模型构成联合训练的虚拟共有业务模型。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：在隐私计算组件选择界面上显示至少两种隐私计算组件的组件标识；响应于组件选定操作，确定选定的目标组件标识；
所述响应于授权申请操作，触发针对所述目标数据资源进行授权，包括：响应于授权申请操作，触发针对目标组件标识对应的目标隐私计算组件和所述目标数据资源进行授权；其中，所述目标隐私计算组件被授权使用后，用于指示所述数据使用端通过所述目标隐私计算组件相应的计算组件接口与所述融合计算平台进行通信。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标组件标识和所述目标数据资源是在待创建的数据使用合约中指定的；所述授权申请操作是针对所述数据使用合约的合约创建审核操作；所述响应于授权申请操作，触发针对目标组件标识对应的目标隐私计算组件和所述目标数据资源进行授权，包括：响应于合约创建审核操作，触发所述融合计算平台和所述数据提供端分别对所述数据使用合约进行创建审核处理；审核通过的数据使用合约中指定的目标隐私计算组件和所述目标数据资源也通过使用授权。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标数据资源包括所述目标数据提供端所提供的提供端样本数据；所述方法还包括：在所述目标数据资源被授权使用后，响应于针对待配置的业务模型的模型配置操作，对所述待配置的业务模型进行模型训练配置，得到配置的待训练的业务模型和配置的所述待训练的业务模型的样本相关信息；响应于针对所述待训练的业务模型的模型训练触发操作，触发基于所述样本相关信息对应的使用端样本数据和所述提供端样本数据来联合训练所述待训练的业务模型。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在业务模型训练完成得到虚拟共有业务模型后，显示所述数据使用端的模型调用配置界面；响应于在所述模型调用配置界面上的模型调用配置操作，获取针对所述虚拟共有业务模型配置的模型调用约束信息；所述模型调用约束信息，用于约束所述数据使用端对所述虚拟共有业务模型的调用。8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在业务模型训练完成得到虚拟共有业务模型后，显示所述数据使用端的模型部署配置界面；响应于在所述模型部署配置界面上的模型部署触发操作，触发针对所述虚拟共有业务模型进行模型部署配置；已部署配置的虚拟共有业务模型，用于对所述数据使用端的在线数据和所述目标数据资源所对应的目标在线数据进行数据联合预测，得到用于供所述数据使用端在业务处理时使用的在线预测结果；所述目标在线数据，是所述目标数据提供端提供的在线数据。9.一种跨平台的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：数据提供端接收数据使用端发送的数据资源授权请求；所述数据资源授权请求中携带目标数据资源描述信息；所述目标数据资源描述信息是从数据使用端中显示的至少一条数据资源描述信息中选择得到的；所述至少一条数据资源描述信息用于分别描述数据提供端发布至融合计算平台的数据资源；所述融合计算平台是兼容至少两种隐私计算组件的标准化平台；每种隐私计算组件具有相应的计算组件接口；
响应于所述数据资源授权请求，显示针对目标数据资源的授权审核界面；所述目标数据资源是所述目标数据资源描述信息所描述的数据资源；响应于在所述授权审核界面中针对所述目标数据资源的授权操作，显示针对所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘站奇，姜军军，朱慕莹，张博超，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：