一种隐私计算方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种隐私计算方法、装置、设备及存储介质，涉及隐私计算技术领域，应用于第一数据节点，第一和第二数据节点均为隐私求交服务下的节点，包括：获取第二节点发送的第二空间信息，并根据自身的第一空间信息确定最小空间信息；若第一空间信息最小，则生成第一私钥和第一公钥，利用第一公钥对第一特征属性矩阵进行同态加密，将得到的第一密文矩阵和第一公钥发给第二节点，以便基于第一公钥对第二特征属性矩阵的皮尔逊系数矩阵和第一密文矩阵运算，并返回运算结果和第二系数矩阵；利用第一私钥对运算结果解密，对解密后矩阵、第一系数矩阵和第二系数矩阵拼接得到全局皮尔逊相关系数矩阵。这样一来，两个节点完成隐私计算，提高了安全性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及隐私计算，特别涉及一种隐私计算方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

1、隐私计算是由两个或多个参与方联合计算的技术和系统，参与方在不暴露原始数据的前提下通过协作进行联合机器学习和联合分析。目前常用的隐私计算联邦学习在特征工程上采用两方特征数据通过明文计算皮尔逊相关系数，有可能造成文本内容、敏感数据暴露，存在泄露隐私的安全隐患，安全性与合规性无法得到保障；而常用的方式也采用了秘密分享+ot(oblivious transfer，不经意传输)的加密方式来做联合特征工程皮尔逊相关系数，虽然通过秘密分享+ot的mpc（secure multi-party computation，安全多方计算）安全协议算法来保证的计算皮尔逊相关系数过程的安全性，保障数据安全，但是无法保障结果反推的数据安全隐私泄露问题。

2、由此可见，如何提高隐私计算过程的数据安全性和效率是本领域要解决的问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种隐私计算方法、装置、设备及存储介质，直接在两个数据节点中完本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种隐私计算方法，其特征在于，应用于第一数据节点，所述第一数据节点与第二数据节点均为隐私求交服务下的数据节点，包括：

2.根据权利要求1所述的隐私计算方法，其特征在于，还包括：

3.根据权利要求2所述的隐私计算方法，其特征在于，所述将所述第一空间信息发送至所述第二数据节点，包括：

4.根据权利要求1至3任一项所述的隐私计算方法，其特征在于，所述从所述第二空间信息和第一空间信息中确定最小的目标空间信息之后，还包括：

5.根据权利要求1所述的隐私计算方法，其特征在于，所述基于同态加密算法生成相应的第一私钥和第一公钥，并利用所述第一公钥对所述...

【技术特征摘要】

1.一种隐私计算方法，其特征在于，应用于第一数据节点，所述第一数据节点与第二数据节点均为隐私求交服务下的数据节点，包括：

2.根据权利要求1所述的隐私计算方法，其特征在于，还包括：

3.根据权利要求2所述的隐私计算方法，其特征在于，所述将所述第一空间信息发送至所述第二数据节点，包括：

4.根据权利要求1至3任一项所述的隐私计算方法，其特征在于，所述从所述第二空间信息和第一空间信息中确定最小的目标空间信息之后，还包括：

5.根据权利要求1所述的隐私计算方法，其特征在于，所述基于同态加密算法生成相应的第一私钥和第一公钥，并利用所述第一公钥对所述第一特征属性矩阵进行同态加密，得...

【专利技术属性】
技术研发人员：周瑞，董沙，雷术梅，张舒黎，
申请(专利权)人：中电科网络安全科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：