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公开(公告)号：CN112765616A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011513782.0
申请日：2020-12-18
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F21/60
Abstract: 本公开公开了一种多方安全计算方法，涉及计算机领域，尤其涉及多方联合计算、安全计算和联邦学习领域。具体实现方案为：获取第一输入分片；产生初始随机数，并确定目标随机数的多个随机数分片，目标随机数是初始随机数右移N位得到的；将多个随机数分片中的一个随机数分片作为第一输出分片；使用初始随机数加扰第一输入分片，发送加扰后的第一输入分片和多个随机数分片中除一个随机数分片外的其余随机数分片。本公开还公开了一种多方安全计算装置、电子设备和存储介质。
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公开(公告)号：CN112615712A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011489335.6
申请日：2020-12-16
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了数据的处理方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品，涉及人工智能技术领域，具体涉及数据处理、数据安全技术领域。该方法的一具体实施方式包括：从接收到的特征数据处理请求中提取出经同态加密算法得到的加密特征数据和对应的处理操作指示，然后利用本地的预训练处理模型按该处理操作指示对该加密特征数据执行相应的处理操作，并对得到的特征处理结果进行防护处理，得到防逆向解析结果，最终将防逆向解析结果作为该特征数据处理请求的响应数据返回。该实施方式中涉及的数据处理方法，同时保护待处理数据和预训练处理模型的隐私性及安全性。
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公开(公告)号：CN110889141A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201911266061.1
申请日：2019-12-11
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F21/62
Abstract: 本申请公开了一种数据分布图隐私处理方法、装置和电子设备，涉及数据统计技术领域。其中方法包括：获取目标数据桶的敏感度参数，并获取所述目标数据桶的隐私预算参数，其中，所述敏感度参数由用户预先配置；根据所述敏感度参数和所述隐私预算参数，对所述目标数据桶进行差分隐私处理，以得到隐私处理之后的所述目标数据桶。本申请中的一个实施例具有如下有益效果：数据分布图中的每个数据桶的差分隐私处理均与各自的敏感度参数和隐私预算参数相关联，隐私处理之后的每个数据桶的数据均能够体现并符合各自的敏感度和隐私预算，这使得隐私处理之后的每个数据桶的数据可用性较高，数据误差较小。
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公开(公告)号：CN112765616B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202011513782.0
申请日：2020-12-18
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F21/60
Abstract: 本公开公开了一种多方安全计算方法，涉及计算机领域，尤其涉及多方联合计算、安全计算和联邦学习领域。具体实现方案为：获取第一输入分片；产生初始随机数，并确定目标随机数的多个随机数分片，目标随机数是初始随机数右移N位得到的；将多个随机数分片中的一个随机数分片作为第一输出分片；使用初始随机数加扰第一输入分片，发送加扰后的第一输入分片和多个随机数分片中除一个随机数分片外的其余随机数分片。本公开还公开了一种多方安全计算装置、电子设备和存储介质。
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公开(公告)号：CN112598139B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202011531000.6
申请日：2020-12-22
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本申请提供一种类别编码方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及深度学习技术。本申请提供的方案中，可以根据各个参与联邦学习的节点的类别信息确定出交集信息，各个节点基于确定出的交集信息对自身的类别信息中的分类类别进行编码，从而使各个节点对属于交集信息的分类类别的编码结果相同，可以在不对外暴露类别信息的情况下，降低联邦学习中类别编码的数据冗余。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112598138B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202011528941.4
申请日：2020-12-22
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本公开提供了数据处理方法、装置、联邦学习系统和电子设备，涉及深度学习和大数据处理等人工智能领域。具体实现方案为：联邦学习系统中的第一参与方基于不经意传输OT协议，与联邦学习系统中的第二参与方交互，得到不经意伪随机函数OPRF种子；第一参与方基于OPRF种子和第一参与方的数据标识集合，确定第一参与方的OPRF输出信息；第一参与方发送第一参与方的OPRF输出信息；其中，第一参与方的OPRF输出信息用于确定联邦学习系统的数据标识集合的交集。根据本公开的技术方案，可以提高数据安全。
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公开(公告)号：CN113379062B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202010161264.0
申请日：2020-03-10
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了用于训练模型的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取用户数据集；初始化待训练模型；利用用户数据集对待训练模型进行训练，得到基于用户数据集中的用户数据计算得到的原始模型参数梯度；对基于用户数据集中的用户数据计算得到的原始模型参数梯度进行差分隐私处理，得到基于用户数据集中的用户数据计算得到的处理模型参数梯度；利用基于用户数据集中的用户数据计算得到的处理模型参数梯度更新待训练模型的模型参数，得到训练完成模型。该实施方式提供了一种能够抵抗模型逆向攻击的方法，有效保护用户数据的隐私。
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公开(公告)号：CN110889141B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN201911266061.1
申请日：2019-12-11
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F21/62
Abstract: 本申请公开了一种数据分布图隐私处理方法、装置和电子设备，涉及数据统计技术领域。其中方法包括：获取目标数据桶的敏感度参数，并获取所述目标数据桶的隐私预算参数，其中，所述敏感度参数由用户预先配置；根据所述敏感度参数和所述隐私预算参数，对所述目标数据桶进行差分隐私处理，以得到隐私处理之后的所述目标数据桶。本申请中的一个实施例具有如下有益效果：数据分布图中的每个数据桶的差分隐私处理均与各自的敏感度参数和隐私预算参数相关联，隐私处理之后的每个数据桶的数据均能够体现并符合各自的敏感度和隐私预算，这使得隐私处理之后的每个数据桶的数据可用性较高，数据误差较小。
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公开(公告)号：CN113378211A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202010161276.3
申请日：2020-03-10
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F21/62
Abstract: 本申请实施例公开了用于保护数据的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取服务的二进制文件和机密数据；利用密钥对机密数据进行加密，生成加密机密数据；将密钥划分成第一密钥分片和第二密钥分片；将密钥的标识和第一密钥分片嵌入到二进制文件中，生成嵌入二进制文件，以及将密钥的标识和第二密钥分片发送到服务的提供方的数据库进行存储；将嵌入二进制文件和加密机密数据发送到服务的使用方的服务器进行部署。该实施方式提供了一种基于安全多方计算的机密数据的保护方法，能够有效地保护服务的机密数据。
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公开(公告)号：CN112598138A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011528941.4
申请日：2020-12-22
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本公开提供了数据处理方法、装置、联邦学习系统和电子设备，涉及深度学习和大数据处理等人工智能领域。具体实现方案为：联邦学习系统中的第一参与方基于不经意传输OT协议，与联邦学习系统中的第二参与方交互，得到不经意伪随机函数OPRF种子；第一参与方基于OPRF种子和第一参与方的数据标识集合，确定第一参与方的OPRF输出信息；第一参与方发送第一参与方的OPRF输出信息；其中，第一参与方的OPRF输出信息用于确定联邦学习系统的数据标识集合的交集。根据本公开的技术方案，可以提高数据安全。
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