System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 数据处理方法及设备技术_技高网

数据处理方法及设备技术

技术编号:41229007 阅读:3 留言:0更新日期:2024-05-09 23:45
本申请公开了数据处理方法及设备,所述方法应用于服务端,所述方法至少包括:接收客户端发送的加密输入数据;通过目标模型中的加密词嵌入层对所述加密输入数据和加密输入参数进行同态运算处理,得到第一加密词向量;所述加密输入参数为所述加密词嵌入层的参数;将所述第一加密词向量发送至所述客户端;接收所述客户端发送的对所述第一加密词向量解密后的第一源词向量;通过所述目标模型中的中间层和输出层依次对所述第一源词向量进行处理,得到第一输出数据;将所述第一输出数据发送至所述客户端。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及数据处理,涉及但不限于数据处理方法及设备


技术介绍

1、云服务的大型语言模型(large language model,llm)给使用者带来便利的同时,也存在着泄露用户隐私的潜在风险。用户端提供的输入数据可能包含敏感信息,例如个人身份、财务信息或其他私人数据。当用户端与云服务端的语言模型交互时,用户的输入数据可能会被云端收集和存储,导致安全性较低。

2、为了提高安全性,相关技术中的处理方案包括:将语言模型的输入参数暴露给用户端,在用户端直接对用户数据和输出参数进行计算,将计算后的数据给语言模型,语言交互模型对计算后的处理进行处理。

3、对于相关技术中的处理方案,虽然降低了用户端数据暴露的概率,但是,语言模型的输入参数暴露给了用户端。实际中,很多服务端的不希望公开其模型参数。可以看出,相关技术中要么暴露用户端的输入数据,要么暴露语言模型的输入参数;无法满足两者同时不暴露的需求。


技术实现思路

1、为了解决上述技术问题,本申请至少提供一种数据处理方法及设备。

2、本申请的技术方案是这样实现的:

3、第一方面,本申请提供了一种数据处理方法,所述方法应用于服务端,所述方法包括:

4、接收客户端发送的加密输入数据;

5、通过目标模型中的加密词嵌入层对所述加密输入数据和加密输入参数进行同态运算处理,得到第一加密词向量;所述加密输入参数为所述加密词嵌入层的参数;

6、将所述第一加密词向量发送至所述客户端;

7、接收所述客户端发送的对所述第一加密词向量解密后的第一源词向量;

8、通过所述目标模型中的中间层和输出层依次对所述第一源词向量进行处理,得到第一输出数据;

9、将所述第一输出数据发送至所述客户端。

10、第二方面,本申请提供了一种数据处理方法,所述方法应用于客户端,所述方法包括:

11、获取源输入数据,将所述源输入数据通过所述客户端的公钥加密后,得到加密输入数据;

12、将所述加密输入数据发送至所述服务端;

13、接收所述服务端发送的基于所述加密输入数据得到第一加密词向量;

14、基于所述客户端的私钥对所述第一加密词向量进行解密处理,得到第一源词向量;

15、将所述第一源词向量发送至所述服务器;

16、接收所述服务器发送的基于所述第一源词向量得到的第一输出数据;

17、将所述第一输出数据解析后输出。

18、第三方面,本申请提供了一种第一数据处理装置,该第一数据处理装置部署于服务端,第一数据处理装置包括:

19、第一接收单元,用于接收客户端发送的加密输入数据;

20、第一处理单元,用于通过目标模型中的加密词嵌入层对所述加密输入数据和加密输入参数进行同态运算处理,得到第一加密词向量;所述加密输入参数为所述加密词嵌入层的参数;

21、第一发送单元,用于将所述第一加密词向量发送至所述客户端;

22、第二接收单元,用于接收所述客户端发送的对所述第一加密词向量解密后的第一源词向量;

23、第二处理单元,用于通过所述目标模型中的中间层和输出层依次对所述第一源词向量进行处理,得到第一输出数据;

24、第二发送单元,用于将所述第一输出数据发送至所述客户端。

25、第四方面,本申请提供了一种第二数据处理装置,该第二数据处理装置部署于客户端,第二数据处理装置包括:

26、加密单元,用于获取源输入数据,将所述源输入数据通过所述客户端的公钥加密后,得到加密输入数据;

27、第三发送单元,用于将所述加密输入数据发送至所述服务端;

28、第三接收单元,用于接收所述服务端发送的基于所述加密输入数据得到第一加密词向量;

29、解密单元,用于基于所述客户端的私钥对所述第一加密词向量进行解密处理,得到第一源词向量;

30、第四发送单元,用于将所述第一源词向量发送至所述服务器;

31、第四接收单元,用于接收所述服务器发送的基于所述第一源词向量得到的第一输出数据;

32、输出单元,用于将所述第一输出数据解析后输出。

33、第五方面,本申请提供一种服务端设备,服务端设备包括存储器和处理器,存储器上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时,实现上述第一方面提供的数据处理方法。

34、第六方面,本申请提供一个种客户端设备,所述客户端设备包括存储器和处理器,所述存储器上存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,实现上述第二方面提供的数据处理方法。

35、第七方面,本申请提供一种数据处理系统,该数据处理系统可以包括服务端设备和客户端设备。服务端设备用于实现上述第一方面提供的数据处理方法;客户端设备用于实现上述第二方面提供的数据处理方法。

36、第八方面,本申请提供一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时,实现上述第一方面或者第二方面提供的数据处理方法。

37、第九方面,本申请提供一种计算机程序产品,该计算机程序产品包括计算机程序,该计算机程序被处理器执行时,实现上述第一方面或者第二方面提供的数据处理方法。

38、对于本申请的方案,服务端接收到的输入数据为加密输入数据,服务端基于加密输入数据得到加密词向量,将加密词向量发送至客户端,客户端对于加密词向量进行解密得到源词向量后发送服务端,服务端的目标模型通过中间层和输出层对源词向量进行处理得到输出数据,然后将输出数据发送至客户端输出。

39、可以看出,第一方面,对于用户端来说,给服务端的输入数据是加密输入数据,降低了输入数据泄露的概率;第二方面,对于服务端来说,给客户端的是加密词向量,实现了目标模型的输入参数的不公开,降低了输入参数泄露的概率;第三方面,对于目标模型的处理过程来说,有加密词嵌入层的处理,也有非加密的中间层的处理;实现了在保证安全性的基础上,具有较高的处理效率。

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【技术保护点】

1.一种数据处理方法,所述方法应用于服务端,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,在执行所述通过目标模型中的加密词嵌入层对所述加密输入数据和加密输入参数进行同态运算处理,得到第一加密词向量之前,所述方法还包括:

3.根据权利要求1所述的方法,在执行所述通过目标模型中的加密词嵌入层对所述加密输入数据和加密输入参数进行同态运算处理,得到第一加密词向量之前,所述方法还包括:

4.根据权利要求1所述的方法,所述通过所述目标模型中的中间层和输出层依次对所述第一源词向量进行处理,得到第一输出数据,包括:

5.根据权利要求4所述的方法,在执行所述通过所述目标模型中的加密输出层对所述第一加密输出向量和加密输出参数进行同态运算处理,得到第一加密输出数据之前,所述方法还包括:

6.根据权利要求4所述的方法,在执行所述通过所述目标模型中的加密输出层对所述第一加密输出向量和加密输出参数进行同态运算处理,得到第一加密输出数据之前,所述方法还包括:

7.根据权利要求1所述的方法,在执行所述将所述第一输出数据发送至所述客户端进行输出之后,所述方法还包括:

8.一种数据处理方法,所述方法应用于客户端,所述方法包括:

9.一种服务端设备,所述服务端设备包括存储器和处理器,所述存储器上存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,实现上述权利要求1至权利要求7任一项所述的数据处理方法。

10.一种客户端设备,所述客户端设备包括存储器和处理器,所述存储器上存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,实现上述权利要求8所述的数据处理方法。

...

【技术特征摘要】

1.一种数据处理方法,所述方法应用于服务端,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,在执行所述通过目标模型中的加密词嵌入层对所述加密输入数据和加密输入参数进行同态运算处理,得到第一加密词向量之前,所述方法还包括:

3.根据权利要求1所述的方法,在执行所述通过目标模型中的加密词嵌入层对所述加密输入数据和加密输入参数进行同态运算处理,得到第一加密词向量之前,所述方法还包括:

4.根据权利要求1所述的方法,所述通过所述目标模型中的中间层和输出层依次对所述第一源词向量进行处理,得到第一输出数据,包括:

5.根据权利要求4所述的方法,在执行所述通过所述目标模型中的加密输出层对所述第一加密输出向量和加密输出参数进行同态运算处理,得到第一加密输出数据之前,所述方法还包括:

【专利技术属性】
技术研发人员:马逸龙王云浩
申请(专利权)人:联想北京有限公司
类型:发明
国别省市:

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