-
公开(公告)号：CN113282542B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202110553780.2
申请日：2021-05-20
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具有前向安全的可验证可搜索加密方法、装置以及设备。方案包括：对关键字进行不可逆转换处理，得到安全令牌；根据安全令牌、待更新的文件标识符，对本地对应的已有验证信息进行更新，得到已更新验证信息；根据安全令牌、已更新验证信息和已有验证信息，确定对应的已更新状态和上一状态；根据已更新状态和上一状态进行异或处理，生成加密待还原信息，并发送至服务器存储；在需要利用关键字搜索时，根据安全令牌，使服务器通过加密待还原信息和异或处理，迭代地向历史状态回溯，得到待验证的文件标识符合集；根据本地与关键字对应的已有验证信息，验证服务器返回的文件标识符合集是否为正确的搜索结果。
-
公开(公告)号：CN114239089A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111520808.9
申请日：2021-12-13
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F21/72
Abstract: 本说明书实施例提供一种基于混淆电路的业务处理方法及装置，在多方安全计算的业务过程中，将业务处理过程拆分为多个算子电路的连续执行过程。在业务处理过程开始之前，还可以预先存储大量混淆表数据。在多个算子电路的连续执行过程中，针对单个算子电路，随机选择混淆表，并针对计算方的单个输入比特通过不经意传输安全确定相应的输入标签，针对单个算子电路的最终结果由混淆方、计算方相互独立确定的第一结果、第二结果描述。如此，通过预先为各个类型的算子电路准备多份混淆表，使得在线执行过程中各种类型的算子电路可以灵活组合，提高业务处理的在线执行效率。
-
公开(公告)号：CN113821825A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111061773.7
申请日：2021-09-10
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提供了特征距离的确定方法、装置和服务器。在需要合作确定目标数据对象相对第一对象群的特征距离时，第一服务器使用基于所持有的目标数据对象的第一类特征的特征值、第一对象群的第一类特征的特征均值所构建得到的目标数据对象的第一目标特征列，与第二服务器进行第一交互，各自得到目标数据对象的目标特征列的不同分片；第一服务器再根据预设的协议规则，以目标数据对象的目标特征列的第一分片、第一对象群的特征的协方差矩阵的逆的第一分片，与第二服务器进行预设的特征距离函数的运算，各自得到目标数据对象相对第一对象群的特征距离的不同分片。从而可以在保护数据隐私的前提下，合作确定出目标数据对象相对第一对象群的特征距离。
-
公开(公告)号：CN113255928A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110472698.7
申请日：2021-04-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提供了模型的训练方法、装置和服务器。在一些实施例中，在合作联合训练目标模型的过程中，进行当前轮当前批的数据处理时，可以先检测当前轮当前批的数据处理是否满足预设的触发条件；在确定满足预设的触发条件时，根据预设协议，第三数据方不需要生成新的随机矩阵，而是利用本地存储的随机矩阵集中的已有矩阵，来生成第一随机向量、第二随机向量和第三随机向量，并进行分发；第二数据方可以利用本地存储的中间矩阵集，计算得到处理结果秘密的第二分片；第一数据方不需要再另外生成并向第二数据方发送中间矩阵，而是利用本地存储的随机矩阵集，计算得到处理结果秘密的第一分片。从而可以减少模型训练时所涉及的数据计算量和数据传输量。
-
公开(公告)号：CN112990260A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110160451.1
申请日：2021-02-05
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多方安全计算的模型评估方法和系统，以在保护双方数据隐私的前提下，实现模型评估。应用于第一计算方，所述第一计算方持有模型参数矩阵的第一分片和两组或以上评估样本的标签；所述方法包括：基于模型参数矩阵的第一分片，与其他计算方协同运算，并行获得两个或以上第一乘积矩阵的第一分片；基于两个或以上第一乘积矩阵的第一分片，与所述其他计算方协同运算，获得所述两组或以上评估样本的预测值；基于所述两组或以上评估样本的预测值及其标签，获得所述模型的评估参数。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112989420A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110350385.4
申请日：2021-03-31
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保护数据隐私的相关系数确定方法和系统。其中，方法应用于多方安全计算中的某一计算方，某一计算方持有第一变量值向量，方法包括：基于第一变量值向量，计算得到第一差值向量；基于第一差值向量，与其他计算方协同运算，获得第一变量值向量与第二变量值向量之间的协方差的第一分片；其中，其他计算方持有第二变量值向量；基于第一变量值向量，计算得到第一标准差；第一标准差为第一变量值向量中元素的标准差；基于第一标准差，与其他计算方协同运算，获得第一乘积的第一分片；基于协方差的第一分片和第一乘积的第一分片，与其他计算方协同运算，获得相关系数的第一分片。
-
公开(公告)号：CN112468521B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110133502.1
申请日：2021-02-01
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提供了基于隐私保护的数据处理方法、装置和服务器。基于该方法，第一服务器在接收到包含有按照第一顺序排列的与标识信息对应的数据标签的密文数据的第二标签列后，可以结合包含有按照相同顺序排列的且分别与相同的标识信息对应的特征编号的第二特征列，将第二标签列中所包含的多个数据标签的密文数据划分成对应不同特征编号的多个数据组；并统计得到各个数据组的数据标签的密文和；再接收第二服务器发起的第一询问请求，并通过第一询问请求在向第二服务器返回确认信息的同时，返回数据组的数据标签的密文和，从而能够与处于单向网络环境中的第二服务器协作，联合进行基于隐私保护的关于类别型特征数据的数据处理。
-
公开(公告)号：CN112561085A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202110192710.9
申请日：2021-02-20
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多方安全计算的多分类模型训练方法和系统，以保护模型训练过程中双方数据的隐私。对于任一参与方，基于其持有的数据与其他计算方协同运算，分别获得第一乘积矩阵的分片、激活矩阵的分片、梯度矩阵的分片以及更新后的模型参数矩阵的分片。
-
公开(公告)号：CN112468521A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202110133502.1
申请日：2021-02-01
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提供了基于隐私保护的数据处理方法、装置和服务器。基于该方法，第一服务器在接收到包含有按照第一顺序排列的与标识信息对应的数据标签的密文数据的第二标签列后，可以结合包含有按照相同顺序排列的且分别与相同的标识信息对应的特征编号的第二特征列，将第二标签列中所包含的多个数据标签的密文数据划分成对应不同特征编号的多个数据组；并统计得到各个数据组的数据标签的密文和；再接收第二服务器发起的第一询问请求，并通过第一询问请求在向第二服务器返回确认信息的同时，返回数据组的数据标签的密文和，从而能够与处于单向网络环境中的第二服务器协作，联合进行基于隐私保护的关于类别型特征数据的数据处理。
-
公开(公告)号：CN112100643B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011278017.5
申请日：2020-11-16
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 周亚顺
Abstract: 本说明书提供了基于隐私保护的数据处理方法、装置和服务器。基于该方法，第二服务器在接收到包含有按照标识信息排列的数据标签的密文数据的第一标签列后，可以先根据己方所拥有的按照特征数据的数据值排列的特征列，对第一标签列进行重新排列，得到按照特征数据的数据值排列的第二标签列，并将该第二标签列发送给第一服务器；再接收来自第一服务器基于上述第二标签列所反馈的数据箱分隔点的位置信息；进而可以根据上述分隔点的位置信息，对特征列上的特征数据进行数据分箱处理。从而可以在不泄露双方所各自拥有的数据信息、保护数据隐私的前提下，安全地完成符合目标要求的特征数据的数据分箱。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
58
records
(took 0.039 seconds)
