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公开(公告)号：CN115733602A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211339294.1
申请日：2022-10-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 周启贤
Abstract: 本申请提供一种用于非平衡隐私集合求交的方法。第一方持有第一数据集，第二方持有第二数据集，该方法包括：对所述第一数据集的隐私数据进行数据预处理，得到第一映射数据集；根据所述第一映射数据集拟合得到多项式形式的函数；将所述函数中各项的系数组合为系数向量；接收来自所述第二方的公钥，并且利用所述公钥对所述系数向量进行同态加密，以得到加密系数向量；接收来自所述第二方的密文输入向量，结合所述加密系数向量，计算获得密文结果；将所述密文结果传送至所述第二方，使所述第二方获得非平衡隐私集合求交的结果。相应地，本发明公开了用于非平衡隐私集合求交的装置。
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公开(公告)号：CN114978623A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210496540.8
申请日：2022-05-06
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种基于隐私保护的人脸比对方法及装置，该方法包括：从当前获取的第一人脸图像中提取当前人脸特征向量；利用预设加密算法，加密当前人脸特征向量，得到当前密文向量，预设加密算法涉及加密矩阵以及预设大整数；利用中间矩阵，对当前密文向量以及预存的注册密文向量进行内积运算，得到中间结果，其中，注册密文向量是，利用预设加密算法加密注册阶段所获取的注册人脸特征向量而得到的，中间矩阵基于加密矩阵的逆矩阵而确定；基于中间结果以及预设大整数，确定明文比对结果，其表征当前人脸特征向量和注册人脸特征向量的相似度。
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公开(公告)号：CN112200713A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011173171.6
申请日：2020-10-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例公开了一种联邦学习中的业务数据处理方法、装置以及设备。方案包括：确定联邦学习中的所要执行的同态操作；根据联邦学习的参与方提供的业务数据，确定同态操作所要使用的整数参数；将整数参数转换为多个片段整数，片段整数的位数少于整数参数的位数；通过GPU获取多个片段整数，根据多个片段整数，为GPU的多个算术逻辑单元分配相应的同态乘法和/或同态加法，以通过相应的多个GPU线程并行执行，完成同态操作。
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公开(公告)号：CN112199707A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011170658.9
申请日：2020-10-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例公开了一种同态加密中的数据处理方法、装置以及设备。方案包括：确定对指定的业务数据所要执行的同态加密操作，同态加密操作用于提供隐私保护；获取同态加密操作包含的模幂运算的幂运算参数和模参数；对幂运算参数进行分解，得到多个子参数；在GPU中，根据子参数和模参数，进行多次位数化简处理；针对位数化简处理的过程中批量产生的模乘运算，分配给GPU的多个算数逻辑单元及其对应的多个线程执行，执行过程中通过进行数域转换计算得到模乘运算的结果；根据模乘运算的结果，确定模幂运算的结果以完成同态加密操作。
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公开(公告)号：CN115276950B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202210878336.2
申请日：2022-07-25
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例描述了隐私数据的处理方法和装置。根据实施例的方法，考虑分别对至少一个维度的隐私数据以及各维度的隐私数据所对应的多项式系数进行同态加密，最后利用得到的密文系数和密文隐私数据按照机器学习中的明文多项式的计算规则进行隐私计算。如此通过分别对隐私数据和多项式系数进行同态加密，不需要逐项的计算多项式，仅仅是密文隐私数据和密文系数之间的一次线性计算，即可实现明文多项式的隐私计算，从而能够大大提高隐私数据的处理效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115642999A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211111841.0
申请日：2022-09-13
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于私有信息高效检索的方法，其包括步骤：基于服务器内存储的数据，拟合得到多项式形式的函数，其中每一条数据均包括查询键和私有信息值，其中所述函数以查询键为输入，以输入的查询键对应的私有信息值为输出；将所述函数中各项的系数组合为向量，作为系数向量；生成成对的私钥和公钥，并基于所述公钥对所述系数向量进行同态加密，以得到密文系数向量；当接收到用户发送的密文查询键向量时，基于密文查询键向量和密文系数向量计算获得密文查询结果；将所述密文查询结果发送给用户，用户采用解密密钥对密文查询结果进行解密，以得到查询键对应的私有信息值的明文结果。相应地，本发明公开了用于私有信息高效检索的系统。
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公开(公告)号：CN115276950A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210878336.2
申请日：2022-07-25
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例描述了隐私数据的处理方法和装置。根据实施例的方法，考虑分别对至少一个维度的隐私数据以及各维度的隐私数据所对应的多项式系数进行同态加密，最后利用得到的密文系数和密文隐私数据按照机器学习中的明文多项式的计算规则进行隐私计算。如此通过分别对隐私数据和多项式系数进行同态加密，不需要逐项的计算多项式，仅仅是密文隐私数据和密文系数之间的一次线性计算，即可实现明文多项式的隐私计算，从而能够大大提高隐私数据的处理效率。
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公开(公告)号：CN115001652A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210582905.9
申请日：2022-05-26
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种基于隐私保护的图像比对方法及装置，该方法包括：服务器从终端设备获取待比对的当前生物特征图像对应的当前密文多项式，其中，所述当前密文多项式是终端设备利用目标公钥对当前生物特征图像的特征向量的当前编码多项式进行同态加密而得到的；利用预存的目标公钥对应的辅助计算公钥，对当前密文多项式与预存的注册密文多项式进行同态运算，得到运算结果密文，其中，注册密文多项式是，终端设备利用目标公钥对在注册阶段所获取的注册生物特征图像的特征向量的注册编码多项式进行同态加密后得到的；发送运算结果密文至终端设备，以使终端设备利用运算结果密文以及目标公钥对应的目标私钥，确定生物特征比对结果。
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公开(公告)号：CN112231742A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011465465.6
申请日：2020-12-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了一种基于隐私保护的模型联合训练方法及装置。在联合训练过程是在目标数量是在迭代的轮次大于或等于预设的目标迭代的轮次的条件下，开始基于目标数量对用于联合训练的梯度的数量进行调整，由服务器确定出在下一轮或几轮迭代中终端需向服务器发送的梯度的数量（即，目标数量），使得参与联合训练的终端不必在整个联合训练的过程中将得到的所有梯度都上传至服务器。
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公开(公告)号：CN112115516A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202011269236.7
申请日：2020-11-13
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种保护隐私的数据查询方法及装置，在数据查询方法中，获取分层可导航小世界HNSW图。获取待查询数据，并采用第一公钥，对待查询数据进行同态加密，得到目标密文数据。从HNSW图的多层NSW的最上层NSW开始，按照从上到下的顺序对各层NSW进行层搜索，直至在最下层NSW中，从N个节点中搜索到目标密文数据的k个近邻节点。将k个近邻节点对应的k条密文数据作为查询结果。
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