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公开(公告)号：CN111049825B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201911273260.5
申请日：2019-12-12
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可信执行环境的安全多方计算方法和系统。所述方法包括：将与安全多方计算相关的计算程序加载至可信执行环境中；基于所述可信执行环境与其他参与方互相验证各自的与安全多方计算相关的计算程序的完整性；若计算程序完整性验证成功，则在可信执行环境中执行所述计算程序并与其他参与方进行计算结果交互，以完成所述安全多方计算。本说明书将与安全多方计算相关的计算程序加载至可信执行环境运行，避免计算程序被恶意篡改，将适于半诚实攻击模型的安全多方计算提升为适于恶意攻击模型的安全多方计算，达到保护私有数据不被泄露同时计算速度不会降低的目的。
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公开(公告)号：CN112818337A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110089217.4
申请日：2021-01-22
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书公开了一种程序运行方法及系统。所述方法包括：对原始数据集合中每个数据的值进行分片处理，得到每个数据的N个分片值；确定N个分片数据集合；在指定情况下，N个运行设备分别基于不同的分片数据集合运行目标程序；通过预先配置，使得针对所述目标程序对应的每个基础运算单元，将任意一组值输入该基础运算单元进行运算得到的运算结果，等于：将该任意一组值的每组分片值分别输入该基础运算单元进行分别运算后，对得到的全部运算结果进行逆分片处理后得到的处理结果；当首次对该变量的分片值进行随机数加密时，向随机数提供方请求一个随机数并分配给该变量；当再次对该变量的分片值进行随机数加密时，复用分配给该变量的随机数。
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公开(公告)号：CN112329072A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011618870.7
申请日：2020-12-31
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书涉及机器学习领域，特别涉及一种基于安全多方计算的模型联合训练方法。安全多方计算包括多个参与方，该方法由其中某一参与方执行；其包括：与其他参与方协同，基于密态特征和密态标签对模型进行联合训练，在密态下对模型进行一轮或多轮迭代更新，获得更新后的密态模型参数；其中，一轮或多轮迭代更新中的至少一轮进一步包括：与其他参与方协同，确定模型的密态损失函数值；与其他参与方协同，基于所述密态损失函数值判断该模型的损失函数值是否满足预设的阈值条件，得到判断结果；基于所述判断结果确定是否停止联合训练。
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公开(公告)号：CN111737011A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010759188.3
申请日：2020-07-31
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提供一种安全多方计算的实现方法，应用在安全多方计算参与方的代表节点上，所述方法包括：确定本参与方符合安全多方计算协议的密态计算任务；将所述密态计算任务拆分为至少两个子任务，并将子任务分发给至少两个辅助节点进行计算；接收辅助节点返回的子任务的执行结果，根据子任务的执行结果生成符合安全多方计算协议的密态计算任务的计算结果。
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公开(公告)号：CN111371544B
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010459200.9
申请日：2020-05-27
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提出了一种基于同态加密的预测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，上述方法包括：根据公钥Pk1对发送端目标参数进行加密，得到发送端加密参数，并将所述发送端加密参数发送给接收端；接收接收端加密参数，根据所述接收端加密参数及发送端目标预测数据进行计算，得到第一加密预测结果，并将所述第一加密预测结果发送给接收端，接收第二加密预测结果，根据发送端私钥Sk1对所述第二加密预测结果进行解密，得到第二预测结果；接收第一预测结果，根据所述第一预测结果及所述第二预测结果得到最终预测结果；可以实现在预测的同时保护模型的隐私，由此可以提高各参与方的数据安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111368336B
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010459211.7
申请日：2020-05-27
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提出了一种基于秘密共享的训练方法、装置、电子设备及存储介质，上述方法通过对训练参数进行定点数编码，对编码后的训练参数进行训练，并在训练过程中通过一次秘密共享进行定点数截取，以完成一轮训练，并更新训练参数，以进行下一轮训练，由此可以实现大规模数据的训练，避免由同态加密及定点数编码带来的数据溢出问题，并减少训练过程中数据的通信量，提高模型的训练效率，并且该秘密共享的训练方法可以保护数据的隐私。
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公开(公告)号：CN111371545A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010461733.0
申请日：2020-05-27
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隐私保护的加密方法。所述方法包括：获取数据拥有者对所述数据通过半同态加密算法加密后的密文；所述密文进行第一计算，得到标准式；所述标准式为所述数据拥有者进行的计算；生成随机数；基于所述随机数对所述标准式进行扰动，得到扰动式；将所述扰动式发送至所述数据拥有者进行计算得到扰动式的结果；获取加密扰动式结果；基于加密扰动式结果、标准式、随机数和所述扰动得到加密结果。该方法能够在多方安全计算的场景下保护各方的私有数据。
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公开(公告)号：CN111371544A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010459200.9
申请日：2020-05-27
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提出了一种基于同态加密的预测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，上述方法包括：根据公钥Pk1对发送端目标参数进行加密，得到发送端加密参数，并将所述发送端加密参数发送给接收端；接收接收端加密参数，根据所述接收端加密参数及发送端目标预测数据进行计算，得到第一加密预测结果，并将所述第一加密预测结果发送给接收端，接收第二加密预测结果，根据发送端私钥Sk1对所述第二加密预测结果进行解密，得到第二预测结果；接收第一预测结果，根据所述第一预测结果及所述第二预测结果得到最终预测结果；可以实现在预测的同时保护模型的隐私，由此可以提高各参与方的数据安全性。
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公开(公告)号：CN116320097A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211733502.6
申请日：2022-12-30
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多方安全计算的执行方法及装置。所述方法应用于所述多方中的第一方，包括：先根据多方安全计算中当前待执行的目标操作，获取实现该目标操作的多个可选协议各自所对应的通信开销；接着，基于当前网络环境的参数信息和上述通信开销，确定在当前网络环境中执行各个可选协议分别对应的时间成本；再从上述多个可选协议中选取时间成本最低的协议，作为执行上述目标操作的目标协议。如此，可以实现根据当前网络动态选择执行目标操作的协议，实现计算加速。
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公开(公告)号：CN111143894B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN201911354576.7
申请日：2019-12-24
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F21/71
Abstract: 本说明书实施例公开了一种提升安全多方计算效率的方法及系统，所述方法包括：所述第一计算方接收第二计算方发送的比尔三元组的三个随机数a，b，c的第一分片，其中，a*b＝c，所述特征乘数x与所述随机数a对应；所述第一计算方将所述随机数a的第一分片存储至本地；所述第一计算方接收所述第二计算方发送的随机数b和c的第二分片，所述随机数b和c的第二分片与对应的所述随机数b和c的第一分片不同；所述第一计算方将所述存储的a的第一分片与随机数b和c的第二分片结合得到比尔三元组的第二分片，以基于该第二分片完成所述安全多方计算中的乘法。通过该方法实现安全多方计算，可以有效的保护用户的隐私。
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