乱序处理方法、模型训练方法、装置和计算设备

    公开(公告)号:CN113111569A

    公开(公告)日:2021-07-13

    申请号:CN202110250396.5

    申请日:2021-03-08

    Abstract: 本说明书实施例公开了一种乱序处理方法、模型训练方法、装置和计算设备。所述乱序处理方法包括:将数据集拆分为多个第一子数据集;对第一子数据集中的记录进行乱序处理;将乱序后的第一子数据集中的记录分配到多个第二子数据集中,每个第二子数据集包括乱序后的各第一子数据集中记录;对第二子数据集中的记录进行乱序处理;将乱序后的第二子数据集合成为乱序后的数据集。本说明书实施例可以在资源有限的情况下,对大规模的数据集进行乱序处理,还可以使用乱序后的大规模的数据集训练模型。

    数据处理方法、查询方法、装置、电子设备和系统

    公开(公告)号:CN111159730B

    公开(公告)日:2021-07-09

    申请号:CN201911285939.6

    申请日:2019-12-13

    Abstract: 本说明书提供数据处理方法、查询方法、装置、电子设备和系统的实施例。所述查询方法包括:获取判断对象特定取值的多个二进制段;对于每个二进制段,选取至少一个密文集合,在选取的至少一个密文集合中分别查询分段判断结果密文,得到至少一个查询结果;其中,选取的密文集合所对应的段位置与该二进制段在特定取值中的段位置相同;对多个查询结果进行打包,得到打包数据密文;向判断条件方发送所述打包数据密文。本说明书的一个或多个实施例,可以在判断条件方不泄漏自身的判断条件、且数据方不泄漏自身的特定取值的前提下,由二者合作确定出判断条件的与判断对象的特定取值相对应的判断结果,从而实现了隐私保护。

    基于隐私保护的数据核对方法、装置和服务器

    公开(公告)号:CN112929342A

    公开(公告)日:2021-06-08

    申请号:CN202110087410.4

    申请日:2021-01-22

    Inventor: 李漓春 尹栋 赵原

    Abstract: 本说明书提供了基于隐私保护的数据核对方法、装置和服务器。在一些实施例中,第一服务器在需要对目标数据进行数据核对时,可以先利用所持有的第一加密秘钥加密待核对的目标数据,并将加密得到的目标数据的第一密文数据发送至第二服务器;第二服务器利用第二加密秘钥加密第一密文数据,将加密得到的第二密文数据发送至第一服务器;第一服务器再利用第一解密秘钥进行解密,并将解密得到的目标数据的第三密文数据发送至负责核对的第三服务器;第三服务器可以根据预先利用第二加密秘钥加密得到的预设的数据集的密文数据,对目标数据的第三密文数据在加密状态下进行核对,得到并反馈相应的核对结果。从而能在保护数据隐私的前提下完成目标数据的核对。

    认证密钥协商方法、装置、存储介质及设备

    公开(公告)号:CN110890962B

    公开(公告)日:2021-04-13

    申请号:CN201911327323.0

    申请日:2019-12-20

    Inventor: 赵原 殷山

    Abstract: 本说明书实施例公开一种认证密钥协商方法、装置、存储介质及设备,服务端上基于可信执行环境的安全内存区域与客户端之间的密钥协商过程,是根据服务端和客户端各自基于随机参数生成的各自密钥参数,进而基于对方传递的密钥参数与本端的随机数生成会话密钥,通过安全内存区域的主密钥对进行签名及验签服务端生成的密钥参数,保证了与客户端进行密钥协商的对象是服务端上相应的安全内存区域,协商出的会话密钥用于保障客户端向安全内存区域传递隐私数据的安全性,从而可以应用于保护用户隐私,其中,服务端可以是基于SGX(software guard extensions,软件保护扩展)技术的服务端。

    数据处理方法、装置和服务器

    公开(公告)号:CN111931221B

    公开(公告)日:2021-01-01

    申请号:CN202011019718.7

    申请日:2020-09-25

    Abstract: 本说明书提供了数据处理方法、装置和服务器。基于该数据处理方法,第一服务器和第二服务器可以合作,在不向对方或第三方泄露己方所拥有的数据对象具体的属性数据和特征数据的前提下,根据双方各自拥有的数据对象的第一特征数据、第二特征数据进行联合分组;并合并双方所各自拥有的数据对象的第一属性数据、第二属性数据,得到数据对象合并后的属性数据;再对不同分组中的合并后的属性数据进行联合统计,得到各个分组的属性数据统计结果,完成相关的数据处理,避免在上述数据处理场景中泄露己方所拥有的数据对象的具体数据,提高了数据处理的安全性,保护了参与数据处理的数据方的数据隐私。

    基于数据隐私保护的公共数据集确定方法、装置及系统

    公开(公告)号:CN111741020B

    公开(公告)日:2020-12-22

    申请号:CN202010759417.1

    申请日:2020-07-31

    Inventor: 李漓春 赵原 孙勇

    Abstract: 本说明书的实施例提供用于确定两个数据拥有方的公共数据集的方法和装置。各个数据拥有方分别使用各自的密钥加密各自的数据集,并将各自的数据集加密结果发送给对端数据拥有方。第二数据拥有方使用所具有的密钥对从第一数据拥有方接收的数据集加密结果二次加密,乱序二次加密结果,并将乱序后的二次加密结果发送给第一数据拥有方。第一数据拥有方使用所具有的密钥对乱序后的二次加密结果解密,并根据解密结果和从第二数据拥有方接收的数据集加密结果确定交集信息。第二数据拥有方根据交集信息确定第一和第二数据拥有方的公共数据集的明文数据。

    数据处理方法、装置和服务器

    公开(公告)号:CN111931221A

    公开(公告)日:2020-11-13

    申请号:CN202011019718.7

    申请日:2020-09-25

    Abstract: 本说明书提供了数据处理方法、装置和服务器。基于该数据处理方法,第一服务器和第二服务器可以合作,在不向对方或第三方泄露己方所拥有的数据对象具体的属性数据和特征数据的前提下,根据双方各自拥有的数据对象的第一特征数据、第二特征数据进行联合分组;并合并双方所各自拥有的数据对象的第一属性数据、第二属性数据,得到数据对象合并后的属性数据;再对不同分组中的合并后的属性数据进行联合统计,得到各个分组的属性数据统计结果,完成相关的数据处理,避免在上述数据处理场景中泄露己方所拥有的数据对象的具体数据,提高了数据处理的安全性,保护了参与数据处理的数据方的数据隐私。

    数据匹配方法、装置和电子设备

    公开(公告)号:CN111460514A

    公开(公告)日:2020-07-28

    申请号:CN202010563273.2

    申请日:2020-06-19

    Abstract: 本说明书实施例公开了一种数据匹配方法、装置和电子设备的实施例。所述方法应用于包括第一方和第二方的系统,第一方持有特定数据,第二方持有数据集合,所述方法包括:第二方根据数据集合,确定多项式函数中单项式的系数因数的取值;第一方获得多项式函数的次数;以特定数据为多项式函数中自变量的取值,根据自变量的取值和多项式函数的次数,确定多项式函数中单项式的幂因数的取值;第一方以幂因数的取值为输入,第二方以系数因数的取值为输入,执行多方安全计算,确定多项式函数的取值,多项式函数的取值用于表示特定数据是否与所述数据集合中的一个数据相匹配。本说明书实施例能够判断特定数据是否与数据集合中的一个数据相匹配。

    数据处理方法、查询方法、装置、电子设备和系统

    公开(公告)号:CN111159730A

    公开(公告)日:2020-05-15

    申请号:CN201911285939.6

    申请日:2019-12-13

    Abstract: 本说明书提供数据处理方法、查询方法、装置、电子设备和系统的实施例。所述查询方法包括:获取判断对象特定取值的多个二进制段;对于每个二进制段,选取至少一个密文集合,在选取的至少一个密文集合中分别查询分段判断结果密文,得到至少一个查询结果;其中,选取的密文集合所对应的段位置与该二进制段在特定取值中的段位置相同;对多个查询结果进行打包,得到打包数据密文;向判断条件方发送所述打包数据密文。本说明书的一个或多个实施例,可以在判断条件方不泄漏自身的判断条件、且数据方不泄漏自身的特定取值的前提下,由二者合作确定出判断条件的与判断对象的特定取值相对应的判断结果,从而实现了隐私保护。

    加速计算设备建模的方法、电子设备及可读存储介质

    公开(公告)号:CN111061513A

    公开(公告)日:2020-04-24

    申请号:CN201911328867.9

    申请日:2019-12-20

    Inventor: 赵原 殷山

    Abstract: 本说明书实施例公开了一种加速计算设备建模的方法,通过在目标模型的模型训练过程中,对每个训练样本各自的特征数据以及目标模型的学习参数进行向量划分,实现对特征数据以及学习参数的向量化,然后,利用每次连续输入CPU的指令流水线中的多个向量浮点乘加指令,对所述参数向量序列以及所述特征向量序列进行乘加处理,得到训练样本的目标值;进而,完成目标模型的模型训练。例如,在个性化推荐场景下,上述特征数据可以是用户的个人信息,如用户画像信息和用户隐私数据等。

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