【技术实现步骤摘要】
本说明书实施例属于密码学，尤其涉及一种多方数据处理方法和计算设备。
技术介绍
1、在两方联合学习的过程中，经常涉及到矩阵与向量的乘法。例如，以逻辑回归模型为例，假设训练模型的样本构成矩阵x，模型参数为w，则模型的输出y为：
2、
3、在联合建模时，假设参与方p0持有样本数据x的分片x0和模型参数的分片w0，参与方p1持有样本数据x的分片x1和模型参数的分片w1，参与方p0和参与方p1可基于样本数据更新模型参数的分片，直到达到预设条件。
4、具体是，可基于公式(2)更新模型参数w：
5、
6、其中，b为矩阵x的行数，α为固定参数，y为由多行样本对应的标签构成的向量。
7、参与方p0和参与方p1在计算x*w的分片、或者xt*f(其中f＝sigmoid(x*w)-y)的分片时，可基于乘法三元组进行计算。因此，参与方p0和参与方p1需要生成矩阵与向量的乘法三元组。通过基于乘法三元组计算x*w的分片或者xt*f的分片以进行模型训练，可在保护训练样本和模型参数的情况下完成对模型...
【技术保护点】
1.一种多方数据处理方法，其中，第一方包括由隐私数据构成的第一矩阵，所述第一矩阵与t个n维的第一向量对应，所述第一向量包括非零的第一位置，所述第一位置的值为第一数值，第二方包括由隐私数据构成的第二向量，所述第二向量包括m个作为元素的第二数值，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，所述第二方还包括由隐私数据构成的第四向量，所述第二向量和所述第四向量共包括m个作为元素的第二数值，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，所述对于每个第一向量，所述第一方和所述第二方进行多方安全计算，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，所述...
【技术特征摘要】
1.一种多方数据处理方法，其中，第一方包括由隐私数据构成的第一矩阵，所述第一矩阵与t个n维的第一向量对应，所述第一向量包括非零的第一位置，所述第一位置的值为第一数值，第二方包括由隐私数据构成的第二向量，所述第二向量包括m个作为元素的第二数值，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，所述第二方还包括由隐私数据构成的第四向量，所述第二向量和所述第四向量共包括m个作为元素的第二数值，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，所述对于每个第一向量，所述第一方和所述第二方进行多方安全计算，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，所述对于每个第二数值，所述第一方和所述第二方进行多方安全计算，包括，所述第一方和所述第二方基于同态加密算法分别得到所述第五分片和所述第六分片。
5.根据权利要求1所述的方法，还包括：所述第一方生成n维的第九向量，所述第九向量中包括t个非零的元素，基于所述第九向量得到所述t个n维的第一向量；基于预设的用于转换维度的第二矩阵对所述第九向量进行转换，得到第十向量，按照所述第一矩阵的维度排列所述第十向量中的元素，得到所述第一矩阵。
6.根据权利要求5所述的方法，所述第一方基于所述m个第三分片，得到所述第一矩阵与所述第二向量的乘积的分片包括：
7.根据权利要求1所述的方法，所述第一方包括由隐私数据构成的第十一向量，所述第二方包括由隐私数据构成的第三矩阵，所述第一方包括所述所述第三矩阵与所述第十一向量的乘积的分片，所述，所述方法还包括：所述第一方基于所...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄章杰，何家兴，林立，魏长征，
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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