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公开(公告)号：CN118353615A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410393953.2
申请日：2024-04-02
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生成安全计算协议的数据元组的方法及装置，涉及发送方和接收方，其中的发送方利用约定的穿刺运算组件，基于主密钥和约定区间中包含的m个数值，执行m次第一运算，得到m个第一中间值。分别将m个第一中间值作为m个随机数种子，利用约定的第一伪随机数生成器，生成m个第一随机向量。根据m个第一随机向量和预设的第一结果向量，确定目标向量，并将其发送给接收方，使其计算第二结果向量，该第二结果向量和接收方生成的第一随机数形成数据元组的一部分。根据m个第一随机向量，确定第三结果向量，该第三结果向量和第一结果向量形成数据元组的另一部分。
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公开(公告)号：CN118153623A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410371380.3
申请日：2024-03-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了一种基于秘密分享的模型预测方法和装置。模型为二值化神经网络，方法由多方安全计算MPC系统的第一计算方执行，该方法的一具体实施方式包括：获取模型的参数分片；接收数据提供方提供的待预测样本的特征数据分片；与其他计算方进行交互，将特征数据分片从算术形式转换为布尔形式；与其他计算方进行联合模型运算，联合模型运算包括：基于布尔形式的当前特征向量和当前参数向量各自的本方分片，联合进行二值化运算，得到当前特征向量和当前参数向量的内积结果；针对内积结果，利用预定的分布式比较函数DCF的函数分片与其他计算方进行联合比较，得到布尔形式的比较结果的本方分片，用于形成后续的布尔形式的特征向量的本方分片。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117729001A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311690525.8
申请日：2023-12-11
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用户的认证信息的注册、登录方法和装置。注册方法包括：用户设备接收第一用户向服务器注册过程中提交的认证信息，包括第一用户的密码pwd；获取随机数r；基于随机数r和公开参数pp，利用密钥生成算法得到公钥pk和私钥sk构成的一组公私钥对；至少基于密码pwd进行哈希运算，得到用户密钥值user_key；根据公钥pk和用户密钥值user_key,利用加密算法得到注册密文Cregister；加密算法利用了本次加密生成的随机数；根据私钥sk和注册密文Cregister，得到与注册密文Cregister相匹配的判断陷门tdregister；向服务器上传注册密文Cregister和判断陷门tdregister，以使服务器存储作为第一用户的认证信息，该认证信息用于对第一用户进行身份认证。能够提升安全性，降低用户隐私泄露风险。
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公开(公告)号：CN114707662A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210398878.X
申请日：2022-04-15
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N20/00
Abstract: 本说明书的实施例提供一种联邦学习方法、装置及联邦学习系统。联邦学习系统包括至少两个第一成员设备和第二成员设备，第一成员设备具有用于全局模型训练的本地数据。在各个第一成员设备处，使用本地数据训练全局模型得到各个模型参数的本地参数更新量；从全局模型的模型参数中选择适合于本地训练的部分模型参数；并将所选择的模型参数的本地参数更新量发送给第二成员设备。在第二成员设备处，使用从各个第一成员设备接收的本地参数更新量重构全局模型的各个模型参数的参数更新量；基于所述重构的各个模型参数的参数更新量进行全局模型更新；以及将更新后的全局模型作为下一模型训练过程的全局模型发送给各个第一成员设备。
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公开(公告)号：CN112836868A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110090818.7
申请日：2021-01-22
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 说明书披露一种链接预测模型的联合训练方法和装置。所述方法由多个数据持有方联合训练，各个数据持有方均配置有初始链接预测模型，且均构造有本方知识图谱，应用于任一数据持有方，包括：针对本方知识图谱中的目标实体，基于本方持有的目标实体的本方属性，采用多方安全计算技术联合其他数据持有方持有的目标实体的他方属性，确定目标实体的全局属性；基于全局属性确定目标实体的实体特征；基于实体特征和本方持有的目标实体的连边对本方初始链接预测模型进行训练。采用上述方法可以在保证各个数据持有方隐私的基础上联合训练得到性能更好的链接预测模型。
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公开(公告)号：CN112100680A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202011280164.6
申请日：2020-11-16
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多平台数据处理方法及装置，在数据处理方法中，第一平台通过与其它各平台执行PSI协议，获取第一平台与其它各平台之间共同的目标业务实体。对于目标业务实体的若干实体属性中任意的第一属性，采用与其它各平台约定的安全计算方法，获取多平台各自维护的第一属性的各属性值的融合结果的第一子结果并保存。其中，保存的第一子结果用于恢复出第一属性的融合结果。恢复出的融合结果用于确定融合后的知识图谱。
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