【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于密码学，尤其涉及一种浮点型隐私数据保密汇聚方法和系统。
技术介绍
1、作为现代数字经济的核心生产要素，隐私数据在其共享过程中的安全性与计算效能至关重要。隐私数据通常包含敏感信息维度，如用户行为特征、商业运营参数或工业过程变量等，通常以浮点型来存储，其细粒度特征具有显著的可溯性。若被恶意第三方获取，可能导致关键信息泄露或商业模型反演，攻击者甚至可通过深度分析掌握核心业务规律，造成严重的安全威胁。同时，在分布式数据采集体系中，传输节点可能遭受中间人攻击导致数据篡改，进而影响业务系统的可靠决策。
2、当前行业普遍采用的保密汇聚方案存在明显局限：基础加密传输机制无法支持密文域计算，访问控制体系难以适应动态多方协作需求，而标准加密方案又面临同态噪声扰动运算效率低下、汇聚精度损失严重等问题。这些导致了浮点型数据的保密汇聚统计不能同时保证安全性、精确性以及高效性。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是，提供一种浮点型隐私数据保密汇聚方法和系统，实现浮点型数据保密统计的...
【技术保护点】
1.一种浮点型隐私数据保密汇聚方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的浮点型隐私数据保密汇聚方法，其特征在于，数据采集设备对采集到的浮点型数据进行格式化编码，以便加密算法加解密后仍能保持精度，在格式化编码时保留小数点后两位，并对浮点型数据进行左移两位操作，此时收集到的数字经编码处理后为整数类型。
3.如权利要求2所述的浮点型隐私数据保密汇聚方法，其特征在于，同态扰动由参与保密计算协议的首个数据采集设备添加同态扰动噪声，使用加密的随机数r1加密用于同态扰动的随机数α1、β1，得到
4.如权利要求3所述的浮点型隐私数据保密汇聚方...
【技术特征摘要】
1.一种浮点型隐私数据保密汇聚方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的浮点型隐私数据保密汇聚方法，其特征在于，数据采集设备对采集到的浮点型数据进行格式化编码，以便加密算法加解密后仍能保持精度，在格式化编码时保留小数点后两位，并对浮点型数据进行左移两位操作，此时收集到的数字经编码处理后为整数类型。
3.如权利要求2所述的浮点型隐私数据保密汇聚方法，其特征在于，同态扰动由参与保密计算协议的首个数据采集设备添加同态扰动噪声，使用加密的随机数r1加密用于同态扰动的随机数α1、β1，得到
4.如权利要求3所述的浮点型隐私数据保密汇聚方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄泽华，王学清，梁佳宝，石智心，王济轩，丁晓桐，李化龙，曲佳豪，刘韧，
申请(专利权)人：北京卓识网安技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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