【技术实现步骤摘要】
本说明书的一个或多个实施例涉及隐私数据处理，特别的涉及一种数据计算方法、装置。
技术介绍
1、隐私计算是通过安全的算法和协议，计算参与方将明文形式的数据加密后或转化后再提供给其他方的技术。其他计算参与方都无法接触到其他方的明文形式的数据，从而保证各方数据的安全。
2、在隐私计算场景下，通常由多个参与方在各自的数据不出域的情况下协同进行，并获得最终的计算结果。由于多个参与方数据规模大，计算复杂，导致计算耗时；再加上在计算过程中还存在重复计算，则隐私计算效率较低。
技术实现思路
1、本说明书一个或多个实施例描述了一种隐私计算场景下的数据计算方法、装置，能提高隐私计算效率。
2、第一方面，本说明书实施例提供了一种数据计算方法，由隐私计算任务中的任意一个参与方执行，方法包括：
3、在隐私计算子任务的计算流程执行前，基于数据源、计算依赖参数和环境参数，计算缓存键；其中，所述数据源为隐私计算子任务中参与计算的数据的来源；所述计算依赖参数为与隐私计算子任务的计算算法相关的参数；所述环境参数为本方缓存的存储参数；
4、检测缓存键是否存在于本方缓存中，若存在，则复用存储在本方缓存中该缓存键所对应的计算结果；若不存在，则执行隐私计算子任务的计算流程，获得隐私计算子任务的计算结果。
5、第二方面，本说明书实施例提供了一种数据计算装置，设于隐私计算任务中的任意一个参与方处；装置包括：
6、缓存计算模块，用于在数据计算模块执行隐私计算子
7、缓存检测模块，用于检测缓存键是否存在于本方缓存中，若存在，则复用存储在本方缓存中该缓存键所对应的计算结果；若不存在，则触发数据计算模块工作；
8、数据计算模块，用于执行隐私计算子任务的计算流程，获得隐私计算子任务的计算结果。
9、第三方面，本说明书实施例提供了电子设备，包括处理器以及存储器；
10、所述处理器与所述存储器相连；
11、所述存储器，用于存储可执行程序代码；
12、所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于执行上述方法。
13、第四方面，本说明书实施例提供了计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法。
14、本说明书一些实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
15、在本说明书一个或多个实施例中，本说明书实施例用于跨方隐私计算，可在参与隐私计算任务的任意一个参与方处执行。隐私计算过程中涉及两方或多方数据交互，每次交互过程中各参与方需要根据隐私计算子任务计算数据，并将计算结果以密文形式发送给对方。在执行隐私计算子任务的数据计算流程前，先判断本方缓存中是否有计算结果，若有，则从本方缓存中读取计算结果复用，若无，则执行隐私计算子任务的计算流程，这样可避免重复计算，提高隐私计算效率；上述判断过程通过检测缓存键是否存在于本方缓存中实现，缓存键与计算结果对应存储，缓存键是基于数据源、计算依赖参数、环境参数计算确定。此外，在缓存发生更新时，基于缓存键还生成相应的缓存基因文件，以便于后续针对缓存的生命周期，设计各种淘汰策略。
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1.数据计算方法，由隐私计算任务中的任意一个参与方执行，方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，所述基于数据源、计算依赖参数和环境参数，计算缓存键，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，所述根据隐私计算子任务，计算数据源的哈希值、计算依赖参数的哈希值、环境参数的哈希值，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，
5.根据权利要求2或4所述的方法，所述合并计算，根据ASCII排序求哈希值实现。
6.根据权利要求1所述的方法，还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，还包括：当有新产生的计算结果时，则基于该新产生的计算结果的缓存键，生成缓存基因文件。
8.根据权利要求1所述的方法，参与方采用分布式数据处理引擎。
9.根据权利要求8所述的方法，所述分布式数据处理引擎为Spark数据处理引擎或Hadoop MapReduce数据处理引擎。
10.数据计算装置，设于隐私计算任务中的任意一个参与方处，装置包括：
11.根据权利要求10所述的装置，所述缓存计算模块包括：
<...【技术特征摘要】
1.数据计算方法，由隐私计算任务中的任意一个参与方执行，方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，所述基于数据源、计算依赖参数和环境参数，计算缓存键，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，所述根据隐私计算子任务，计算数据源的哈希值、计算依赖参数的哈希值、环境参数的哈希值，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，
5.根据权利要求2或4所述的方法，所述合并计算，根据ascii排序求哈希值实现。
6.根据权利要求1所述的方法，还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，还包括：当有新产生的计算结果时，则基于该新产生的计算结果的缓存键，生成缓存基因文件。
8.根据权利要求1所述的方法，参与方采用分布式数据处理引擎。
9.根据权利要求8所述的方法，所述分布式数据处理引擎为spark数据处理引擎或hadoop mapreduce数...
【专利技术属性】
技术研发人员：董佳佳，张启超，殷山，
申请(专利权)人：蚂蚁区块链科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
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