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公开(公告)号：CN114282076B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210205833.6
申请日：2022-03-04
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/903
Abstract: 本说明书涉及数据安全领域，特别涉及一种基于秘密分享的排序方法和系统，用于获取能够将待排序数据列的元素进行顺序排列的目标排序向量，该方法由第一参与方执行且包括至少两轮迭代，最后一轮迭代得到的第二排序向量的第一分片为所述目标排序向量的第一分片；在其中一轮迭代后，第一参与方得到第二排序向量的第一分片，第二参与方获得第二排序向量的第二分片。
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公开(公告)号：CN114338017B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210205867.5
申请日：2022-03-04
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基于秘密分享的排序方法和系统，应用于多方安全计算，所述方法包括第一方基于待排序序列的第一分片，与所述第二参与方基于所述待排序序列的第二分片，通过秘密分享排列协议，对待排序序列乱序；第一方基于排序序列的第一分片，与所述第二参与方基于所述排序序列的第二分片，通过秘密分享排列协议，对排序序列乱序；第一参与方从第二参与方获得乱序排序序列的第二分片，得到乱序排序序列；第一方基于所述乱序排序序列和所述待排序乱序序列的第一分片，与所述第二参与方基于所述待排序乱序序列的第二分片，通过秘密分享排列协议，获得结果序列的第一分片；第二参与方获得结果序列的第二分片。
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公开(公告)号：CN114282688B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210196287.4
申请日：2022-03-02
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两方决策树训练方法和系统以保护双方的数据隐私。对于任一特征，两方的设备可以基于排列向量通过安全排列方法按该特征的特征值对第一梯度向量和第二梯度向量排序，获得第一/二梯度排序结果向量的分片及其分组，并计算该特征下的各分组对应的梯度和的分片。两方的设备按照多方安全计算协议进行交互，以基于各特征下的各分组分别对应的梯度和分片计算各特征下的各分组分别对应的分裂增益分片。进而，两方的设备通过多方安全比较协议确定最大分裂增益对应的特征及分组，并按最大分裂增益对应的特征及分组分裂节点。
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公开(公告)号：CN114153854B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210120960.6
申请日：2022-02-09
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/242 , G06F16/2458
Abstract: 本说明书实施例公开了一种基于秘密分享的多键分组信息获取方法和系统。其中，多个对象的多个信息项对应的数据列垂直分布于多方，各数据列的元素已基于作为排序键的至少两个信息项排列。所述方法由所述多方中的一方执行，其包括：获得排序键对应的数据列的分片；针对每一排序键，基于该排序键对应的数据列的分片与其他方进行秘密分享运算，以获得该排序键对应的分组标记列的分片，其中，分组标记列的元素指示该排序键对应的数据列中元素的分组信息；基于各排序键对应的分组标记列的分片与其他方进行秘密分享运算，得到多键分组标记列的分片，其中，所述多键分组标记列的元素指示各排序键对应的数据列中元素基于各排序键的联合分组信息。
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公开(公告)号：CN111401570B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202010277473.1
申请日：2020-04-10
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针对隐私树模型的解释方法和装置，方法包括：主动方记录训练后的树结构中各节点的父子节点关系，各节点包括各分裂点和各叶节点，各分裂点分别对应的训练方及记录编号，各叶节点的叶节点权重；记录编号对应训练方中记录的特征及特征阈值；从至少一个被动方获取属于被动方的各分裂点分别对应的第一训练样本数和第二训练样本数；根据各叶节点的叶节点权重，每个分裂点对应的第一训练样本数和第二训练样本数，按照树结构自底向上回溯计算各分裂点的期望权重；根据各分裂点的期望权重和各叶节点的叶节点权重，以及各父子节点关系，确定各分裂点分别对应的节点贡献度，作为解释性信息。能够适用于保护隐私的隐私树模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111737756A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010759820.4
申请日：2020-07-31
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供基于两个数据拥有方的XGB模型预测方法及装置。各个数据拥有方的本地预测数据按照垂直切分方式组成XGB模型的预测数据，各个数据拥有方的本地叶结点权重向量基于秘密分享处理得到。各个数据拥有方使用本地子模型结构进行叶结点预测得到各棵树的本地叶结点标志向量，确定各棵树的本地叶结点标志向量与本地叶结点权重向量之间的本地积向量并进行同态加密处理后共享给对端数据拥有方。各个数据拥有方根据本地叶结点标志向量和本地积向量以及对端数据拥有方共享的叶结点标志向量和积向量，确定各自预测值密文并共享给对端数据拥有方。各个数据拥有方使用本地密钥对从对端数据拥有方获取的预测值密文解密，得到各自的模型预测值。
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公开(公告)号：CN114327371B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210205805.4
申请日：2022-03-04
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F7/76
Abstract: 本说明书实施例公开了一种基于秘密分享的多键排序方法和系统。第一方将一个或多个第一信息项分别作为排序键对一个或多个第一数据列进行迭代排序，并基于得到的第一结果序列获得第一分组标记列。第一方将第一分组标记列作为待排序序列，第二方将基于一个或多个第二数据列生成的第二排序向量作为排序向量，进行秘密分享向量排序，双方各自得到经过排序的第一分组标记列的分片。双方基于经过排序的第一分组标记列的分片进行秘密分享基数排序，得到第三排序向量的分片。双方对第二排序向量和第三排序向量进行秘密分享合并，得到多方排序向量的分片。双方基于多方排序向量的分片，对待排序数据列进行秘密分享向量排序，得到目标数据列的分片。
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公开(公告)号：CN114282255B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210205832.1
申请日：2022-03-04
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F21/60
Abstract: 本说明书实施例公开了一种基于秘密分享的排序序列合并方法和系统。其中，该方法包括：基于第一排序序列的第一分片，与第二参与方基于第一排序序列的第二分片，通过秘密分享排列协议，获取第一排序乱序序列的第一分片；第二参与方获得第一排序乱序序列的第二分片；将第一排序乱序序列的第一分片发送给第二参与方，并从第二参与方接收第一排序乱序序列的第二分片，进而获取第一排序乱序序列；基于第一排序乱序序列和第二排序序列的第一分片，获取合并排序乱序序列的第一分片；基于合并排序乱序序列的第一分片，与第二参与方基于合并排序乱序序列的第二分片，通过秘密分享排列协议，获取合并排序序列的第一分片。
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公开(公告)号：CN112765652B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202110013267.4
申请日：2020-07-31
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提出一种叶节点分类权值的确定方法、装置、及设备，包括：将本方持有的目标对象的特征输入本方的部分树模型，预测得到与所述目标对象匹配的若干第一疑似叶节点；根据所述若干第一疑似叶节点和对方预测得到的若干第二疑似叶节点，确定为所述目标对象预测得到的目标叶节点；基于本方确定出的所述目标叶节点的本方权值分片的密文、以及对方发送的该目标叶节点的对方权值分片的密文，确定目标叶节点对应的分类权值；其中，所述本方权值分片的密文由本方采用本方公钥对该目标叶节点的本方权值分片进行同态加密得到；根据所述目标叶节点和所述分类权值确定所述目标对象的分类结果。
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公开(公告)号：CN114327371A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210205805.4
申请日：2022-03-04
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F7/76
Abstract: 本说明书实施例公开了一种基于秘密分享的多键排序方法和系统。第一方将一个或多个第一信息项分别作为排序键对一个或多个第一数据列进行迭代排序，并基于得到的第一结果序列获得第一分组标记列。第一方将第一分组标记列作为待排序序列，第二方将基于一个或多个第二数据列生成的第二排序向量作为排序向量，进行秘密分享向量排序，双方各自得到经过排序的第一分组标记列的分片。双方基于经过排序的第一分组标记列的分片进行秘密分享基数排序，得到第三排序向量的分片。双方对第二排序向量和第三排序向量进行秘密分享合并，得到多方排序向量的分片。双方基于多方排序向量的分片，对待排序数据列进行秘密分享向量排序，得到目标数据列的分片。
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