一种面向绿色低碳场景的隐私计算互联互通方法及系统

    公开(公告)号:CN118036032A

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202410072726.X

    申请日:2024-01-18

    IPC分类号: G06F21/60 G06F21/62 G06F21/64

    摘要: 一种面向绿色低碳场景的隐私计算互联互通方法及系统,包括:基于多输入内积函数机制生成主密钥和解密密钥,并将解密密钥发送给各数据拥有方;基于原始数据和解密密钥分别生成原始数据密文和预测密钥发送给各模型拥有方;基于原始数据密文、预测密钥利用代理重加密技术生成密文预测结果,并发送给数据拥有方;基于解密密钥对密文预测结果进行解密得到原始的预测结果;本申请基于多输入内机函数加密完成隐私保护预测,结合代理重加密技术实现预测结果代理,模型拥有方无法恢复原始数据以及预测结果,同时数据拥有方也无法获取模型参数信息;保证模型参数以及用户数据安全的前提下实现了高效、非交互的隐私保护预测,保护了参与双方的数据隐私。

    基于隐私计算互联互通技术的多方联合建模安全增强方法

    公开(公告)号:CN117034287A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202310971056.0

    申请日:2023-08-03

    摘要: 本发明提供了一种基于隐私计算互联互通技术的多方联合建模安全增强方法,包括:接收各参与方发送的加密本地参数,基于标识加密算法对加密本地参数进行解密,得到加密本地参数对应的解密本地参数;利用参数聚合服务器在可信执行环境中,对各参与方的解密本地参数进行参数聚合,得到全局参数;对全局参数进行标识广播加密,得到全局参数对应的密文,并将全局参数对应的密文发送至各参与方;本发明利用标识加密算法在参数聚合服务器及参与方之间进行密文访问控制,能够提高模型训练过程中的安全性;在可信执行环境中利用标识广播加密算法对全局参数进行加密,有利于实现模型训练中批量梯度的更新,进而提高模型训练的效率。