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公开(公告)号：CN117909761A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410089317.0
申请日：2024-01-22
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 周启贤
IPC: G06F18/22 , G06F16/9535 , G06F21/62 , G06F21/60
Abstract: 本说明书的实施例提供了一种用于确定对象相似性的方法、对象推荐方法和装置。在该用于确定对象相似性的方法中，首先获取第一对象和第二对象的对象密态表征；再确定在密态表征模式下对象密态表征相对于对象明文表征的表征补偿因子；进而结合该表征补偿因子和该第一对象与该第二对象的对象密态表征来确定该第一对象与该第二对象之间的对象相似性。
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公开(公告)号：CN114978623B
公开(公告)日：2023-11-17
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：CN112200713B
公开(公告)日：2023-04-21
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：CN115982742A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211739342.6
申请日：2022-12-31
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书公开了一种业务执行方法、装置、存储介质及电子设备，该业务执行方法包括：获取执行当前业务所需的加密用户数据，其中，加密用户数据是客户端根据存储在所述客户端本地的第一密钥以及与第二密钥相关的加密参数对初始用户数据进行加密后得到的，将加密用户数据输入预先构建出的业务模型，以通过所述业务模型，确定加密用户数据所对应的加密执行结果，其中，业务模型中部署有加密的模型参数，加密执行结果、所述加密的模型参数和所述加密用户数据之间的关系满足线性关系，将加密执行结果发送给所述客户端，以使客户端根据所述第二密钥，对加密执行结果进行解密，得到解密后执行结果。
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公开(公告)号：CN115733671A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211370603.1
申请日：2022-11-03
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 周启贤
Abstract: 本发明公开了一种隐私保护的匹配方法，其包括步骤：向第二端发送所述字符子串的长度值m，以使所述第二端将所述第二端自身持有的长字符串切分为g个长度为m的字符串；接收所述第二端返回的数量g，并获取数值k生，成两个g行k列的随机二进制矩阵，分别为矩阵T和矩阵U；在接收到以接收端参与不经意传输指令的情况下，以矩阵T和矩阵U的对应列为输入执行k次长度为g的不经意传输；在接收到不经意伪随机函数执行指令的情况下，以字符子串为输入执行g次预设的不经意伪随机函数，得到第一输出结果；获取所述第二端发送的第二输入结果，比较所述第一输出结果和所述第二输出结果确认匹配结果。相应地，本发明公开了隐私保护的匹配系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112000940B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202010952277.X
申请日：2020-09-11
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F21/32 , G06F21/60 , G06F21/62 , G06V40/16 , G06V10/74 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本说明书实施例公开了一种隐私保护下的用户识别方法、装置以及设备。方案包括：获取第一用户的生物特征；对第一用户的生物特征进行同态加密，得到第一密文特征；根据第一密文特征和预定的图结构索引，在预定的密文特征集合中确定候选密文特征，其中，密文特征集合包括对多个第二用户的生物特征同态加密得到的第二密文特征，图结构索引是根据同态加密得到的密文特征之间的相似性生成的；根据候选密文特征，确定对第一用户的识别结果。
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公开(公告)号：CN112200133B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202011173842.9
申请日：2020-10-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种保护隐私的人脸识别方法及装置，在人脸识别方法中，获取分层可导航小世界HNSW图。获取待识别人脸图像的目标特征，并对其进行所述第一降维处理，得到降维特征。采用第一公钥，对降维特征进行同态加密，得到第一目标密文向量。以及，采用第二公钥，对目标特征进行同态加密，得到第二目标密文向量。从多层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个节点中搜索到第一目标密文向量的k个近邻节点。从经加密的第二人脸特征库中，获取k个近邻节点所代表的k幅人脸图像各自的第二密文向量。将第二目标密文向量与k幅人脸图像各自的第二密文向量进行比对，以确定待识别人脸图像的比对结果。
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公开(公告)号：CN112231742B
公开(公告)日：2021-06-18
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：CN112016120A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010872818.8
申请日：2020-08-26
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书一个实施例提了一种基于用户隐私保护的事件预测方法和装置，其中方法应用于目标用户的用户终端，包括：首先，获取目标用户的与待预测事件相关的用户隐私数据，以及，获取事件预测平台基于同态加密算法预先为目标用户生成的加密密钥。然后，基于同态加密算法和加密密钥，对用户隐私数据进行加密，将加密后的用户隐私数据发送至事件预测平台。其次，接收事件预测平台通过机器学习模型对加密后的用户隐私数据进行处理后，返回的待预测事件的密文预测结果。最后，基于同态加密算法生成解密密钥，利用解密密钥对密文预测结果进行解密，得到待预测事件的明文预测结果。
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公开(公告)号：CN112000940A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010952277.X
申请日：2020-09-11
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隐私保护下的用户识别方法、装置以及设备。方案包括：获取第一用户的生物特征；对第一用户的生物特征进行同态加密，得到第一密文特征；根据第一密文特征和预定的图结构索引，在预定的密文特征集合中确定候选密文特征，其中，密文特征集合包括对多个第二用户的生物特征同态加密得到的第二密文特征，图结构索引是根据同态加密得到的密文特征之间的相似性生成的；根据候选密文特征，确定对第一用户的识别结果。
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