【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，尤其涉及一种基于隐私保护的多方数据联合分析方法及系统。
技术介绍
1、随着机器学习技术的不断发展，可以通过对大数据进行安全联合分析，实现数据智能分析的目的。然而，大数据的来源可能来自不同的企业，而不同企业的数据往往存在着具有巨大的潜在价值，出于数据安全的考虑企业无法将各自的隐私数据与其他企业进行共享。当前，可以通过采用联邦学习系统，在各方（不同企业，或同一企业不同部门）不需要向其他方披露隐私数据的前提下，协作进行联合分析，通过多方的数据联合分析，多维度洞察业务趋势，为了业务方向变化提供数字化支撑，辅助科学制定业务决策。
2、采用现有的联邦学习系统做一次多方数据联合分析，会经历隐匿求交、配置分析规则、联合计算等多个过程，整体计算耗时久，并且一旦分析规则的配置发生了变更，若需要获得新的计算结果，则需要重新提交运行任务，才能获得更新后的计算结果，存在计算耗时久，隐匿求交重复计算，计算资源、带宽资源浪费等问题。
技术实现思路
1、本专利技术为了解决上述技术问题，提...
【技术保护点】
1.一种基于隐私保护的多方数据联合分析方法，所述多方包括发起方和参与方，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于隐私保护的多方数据联合分析方法，其特征在于，所述第一核验码、第二核验码都为MD5码。
3.根据权利要求1所述的一种基于隐私保护的多方数据联合分析方法，其特征在于，所述步骤S1中根据样本数据集计算出核验码的方法包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于隐私保护的多方数据联合分析方法，其特征在于，所述步骤N2包括以下步骤：
5.根据权利要求1或2或3或4所述的一种基于隐私保护的多方数据联合...
【技术特征摘要】
1.一种基于隐私保护的多方数据联合分析方法，所述多方包括发起方和参与方，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于隐私保护的多方数据联合分析方法，其特征在于，所述第一核验码、第二核验码都为md5码。
3.根据权利要求1所述的一种基于隐私保护的多方数据联合分析方法，其特征在于，所述步骤s1中根据样本数据集计算出核验码的方法包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于隐私保护的多方数据联合分析方法，其特征在于，所述步骤n2包括以下步骤：
5.根据权利要求1或2或3或4所述的一种基于隐私保护的多方数据联合分析方法，其特征在于，所述步骤s2包括以下步骤：发起方将第一核验码、第二核验码进行拼接得到任务标识，查找发起方是否存储有与该任务标识绑定的联合数据集，如果是，则取出与该任务标识绑定的联合数据集；否则，发起方、参与方对第一样本数据集的id、第二样本数据集的id进行隐匿集合求交，得到对应的交集id，参与方将交集id及该任务标识绑定存储，发起方将联合数据集及该任务标识绑定存储，联合数据集包括交集id、第一样本数据集中的所有特征名称、第二样本数据集中的所有特征名称。
6.根据权利要求1所述的一种基于隐私保护的多方数据联合分析方法，其特征在于，所述发起方根据联合数据集配置分析...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱振超，杜晓黎，李陆沁，
申请(专利权)人：蓝象智联杭州科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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