查询处理方法及装置
    73.
    发明公开

    公开(公告)号:CN113553363A

    公开(公告)日:2021-10-26

    申请号:CN202111110468.2

    申请日:2021-09-23

    Inventor: 杜健 张本宇

    Abstract: 本说明书实施例提供一种查询处理方法及装置。该方法包括:首先,确定有待针对目标数据集进行查询的L条查询各自的查询类型,所述目标数据集记录业务对象的数据;接着,确定各个查询类型针对所述目标数据集的查询敏感度;然后,基于各条查询分别对应的查询敏感度,以及针对所述L条查询的总集预先设定的隐私预算参数,确定各条查询分配得到的噪声功率。据此,针对所述L条查询中任意的目标查询,可以将其实际返回结果确定为其原始查询结果叠加从差分隐私的目标噪声分布采样的目标噪声,其中目标噪声分布基于所述目标查询分配得到的噪声功率而确定。如此,可以实现对目标数据集的隐私保护。

    保护数据隐私的业务预测模型训练方法及装置

    公开(公告)号:CN113379042A

    公开(公告)日:2021-09-10

    申请号:CN202110835599.0

    申请日:2021-07-23

    Abstract: 本说明书实施例提供了一种保护数据隐私的业务预测模型训练方法及装置。在训练过程中,成员设备利用自身持有的对象特征数据,通过业务预测模型进行预测,利用预测结果确定用于更新模型参数的更新参量,其中包括针对业务预测模型的多个计算层的多个子参量;利用多个子参量,将多个计算层划分成第一类计算层和第二类计算层,第一类计算层的子参量值在指定范围以内;对第一类计算层的子参量进行隐私处理,并输出处理后子参量。多个成员设备的处理后子参量可以被聚合成聚合子参量。成员设备可以获取第一类计算层的聚合子参量,并利用聚合子参量和第二类计算层的子参量,对模型参数进行更新。

    联合更新模型的方法、装置及系统

    公开(公告)号:CN113360514A

    公开(公告)日:2021-09-07

    申请号:CN202110753197.6

    申请日:2021-07-02

    Abstract: 本说明书实施例提供一种联合更新模型的方法、装置及系统,在当前同步周期,各个数据方在利用本地训练样本在本地更新完模型对应的待同步参数后,可以利用本地当前的带宽,以及服务方针对单个同步周期的最大等待时长,确定在当前同步周期需向服务器上传的待同步参数数量。之后,可以根据需向服务器上传的待同步参数数量从待同步参数集中选择相应的待同步参数上传至服务方。服务方在最大等待时长到达时,将各个数据方分别发送的若干待同步参数进行聚合,形成同步参数集,反馈给各个数据方用于当前同步周期的数据同步。这种实施方式可以避免通信阻塞,提高训练效率。

    一种基于联邦学习进行模型参数更新的方法、系统及装置

    公开(公告)号:CN112990476A

    公开(公告)日:2021-06-18

    申请号:CN202110177803.4

    申请日:2021-02-08

    Abstract: 本说明书一个或多个实施例涉及一种基于联邦学习进行模型参数更新的方法,所述方法由参与方中的任一训练成员实现,包括:获取当前轮对应的待训练模型;基于自身持有的训练样本对所述待训练模型进行训练,获得当前轮对应的第一模型;将与所述第一模型上传给服务器,并获取当前轮下发的聚合模型;将来自一轮或多轮迭代更新的一个或多个聚合模型与来自一轮或多轮迭代更新的一个或多个第一模型通过杂交函数处理,获取多个子代模型;基于突变比例以及预设的突变函数对多个子代模型进行处理,获取突变后的多个子代模型;对突变后的多个子代模型进行性能评估,并筛选出性能最优的子代模型作为下一轮迭代的待训练模型或者基于此确定该训练成员的最终模型。

    针对多方安全数据库的数据查询方法、装置及系统

    公开(公告)号:CN112860752A

    公开(公告)日:2021-05-28

    申请号:CN202110443580.1

    申请日:2021-04-23

    Abstract: 本说明书实施例中提供了一种针对多方安全数据库的数据查询方法、装置及系统。应用于中心节点的方法包括:接收来自数据请求方的数据查询请求,数据查询请求涉及存储于若干数据提供方的若干目标数据;确定数据查询请求是否满足若干目标数据各自的安全要求;当数据查询请求满足若干目标数据各自的安全要求时,对若干目标数据进行处理以获得结果数据;向数据请求方发送结果数据。中心节点根据存储于数据提供方的目标数据的安全要求,限制数据请求方对目标数据的查询情况,使数据提供方通过中心节点实现有限制的向外部共享目标数据,对共享场景提供安全的数据解决方案,有利于对目标数据中的部分或全部数据进行安全保护。

    一种基于联邦学习进行模型参数更新的方法、系统及装置

    公开(公告)号:CN112396191A

    公开(公告)日:2021-02-23

    申请号:CN202011593534.1

    申请日:2020-12-29

    Abstract: 本说明书涉及一种基于联邦学习进行模型参数更新的方法、系统及装置,能够用于数据隐私保护。所述方法由参与方中任一训练成员实现,包括对模型参数进行多轮更新,其中一轮迭代更新包括:获取与其他参与方具有相同结构的待训练模型,待训练模型包括多个网络层;基于持有的训练样本及样本标签进行训练,获得梯度矩阵;基于梯度矩阵更新一阶矩矩阵和二阶矩矩阵,其中,一阶矩矩阵和二阶矩矩阵分别包括与待训练模型网络层一一对应的多个层子矩阵;与服务器交互,逐层传输至少部分层子矩阵中的至少部分元素给所述服务器,以便服务器逐层更新模型参数;从所述服务器获取更新后的模型参数以将其作为待训练模型进行下一次训练,或者基于此确定最终模型。

    保护数据隐私的多方联合进行业务对象预测的方法及装置

    公开(公告)号:CN112148801B

    公开(公告)日:2021-02-12

    申请号:CN202011332527.6

    申请日:2020-11-24

    Abstract: 本说明书实施例提供一种保护数据隐私的多方联合进行业务对象预测的方法,该方法应用于数据持有方,且包括:先利用哈希算法计算本地存储的对象样本对应的样本哈希,并记录在区块链中;再将对象样本加密发送至可信第三方,以使其在计算并查询出该样本哈希被记录在区块链中时,向数据使用方发送利用数据持有方的第一公钥加密对象样本而得到的加密样本;接着,从数据使用方接收双加密预测结果,其基于数据使用方本地部署的业务预测模型和加密样本进行同态运算,得到第一加密预测结果后,利用第二公钥对其进行加密而得到;再利用第一私钥解密双加密预测结果,得到第二加密预测结果,以使数据使用方利用第二私钥对其进行解密,得到预测结果明文。

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