本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)，尤其涉及一種基于隱私保護(hù)的數(shù)據(jù)獲取方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、a方持有數(shù)據(jù)，b方持有邏輯回歸(logistic?regression，lr)模型、篩選規(guī)則，b方根據(jù)lr模型對a方的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，并在分類后的數(shù)據(jù)上根據(jù)篩選值篩選出數(shù)據(jù)，進(jìn)而獲得這些數(shù)據(jù)。a方的數(shù)據(jù)是敏感數(shù)據(jù)，不能全部暴露給b方，只能將符合具體數(shù)值的數(shù)據(jù)給b方。b方的lr模型、篩選值是商業(yè)機(jī)密，也不能暴露給a方。

2、目前沒有相關(guān)技術(shù)可以完全解決以下問題：

3、1.篩選數(shù)據(jù)的過程中，b方的lr模型和篩選值不能暴露給a方；

4、2.b只能獲得篩選出的數(shù)據(jù)，不能獲得其他數(shù)據(jù)；

5、3.a方不能獲知b篩選出了哪些數(shù)據(jù)并最終獲得了哪些數(shù)據(jù)。

6、針對上述技術(shù)問題，本發(fā)明提出一種基于隱私保護(hù)的數(shù)據(jù)獲取方法及裝置。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是針對現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，提供了一種基于隱私保護(hù)的數(shù)據(jù)獲取方法及裝置。

2、為了實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：

3、一種基于隱私保護(hù)的數(shù)據(jù)獲取方法，包括：

4、s11.模型持有方對lr模型進(jìn)行隨機(jī)切片，并存儲經(jīng)過隨機(jī)切片后得到的第一數(shù)據(jù)；

5、s12.模型持有方接收數(shù)據(jù)持有方發(fā)送的對數(shù)據(jù)庫經(jīng)過隨機(jī)切片后得到的第二數(shù)據(jù)，模型持有方將第一數(shù)據(jù)與第二數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，得到第一分類結(jié)果的切片數(shù)據(jù)；

6、s13.模型持有方基于規(guī)則模型對第一分類結(jié)果的切片數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到第一處理結(jié)果；

7、s14.模型持有方接收數(shù)據(jù)持有方發(fā)送的基于規(guī)則模型得到的第二處理結(jié)果，并對第一處理結(jié)果與第二處理結(jié)果進(jìn)行計(jì)算，得到第三處理結(jié)果；

8、s15.模型持有方將第三處理結(jié)果與規(guī)則模型中的規(guī)則符號進(jìn)行對比，若第三處理結(jié)果等于規(guī)則符號，則將第三處理結(jié)果對應(yīng)的id放入集合中；

9、s16.模型持有方接收數(shù)據(jù)持有方發(fā)送的對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行編碼的編碼數(shù)據(jù)庫；

10、s17.模型持有方根據(jù)集合中的數(shù)據(jù)，并基于隱匿查詢協(xié)議對編碼數(shù)據(jù)庫生成查詢值和查詢狀態(tài)，并將查詢值和查詢狀態(tài)發(fā)送給數(shù)據(jù)持有方；

11、s18.模型持有方接收數(shù)據(jù)持有方根據(jù)查詢值和查詢狀態(tài)生成的響應(yīng)結(jié)果；

12、s19.模型持有方根據(jù)響應(yīng)結(jié)果獲取所需的數(shù)據(jù)。

13、進(jìn)一步的，所述步驟s11中具體為：

14、模型持有方對lr模型model1＝(a1,a2,…,am)進(jìn)行隨機(jī)切片，得到隨機(jī)切片后的結(jié)果aj＝[aj]0+[aj]1；模型持有方自身存儲[aj]1，發(fā)送[aj]0給數(shù)據(jù)持有方；其中，j∈1,2,…,m；model1表示lr模型；a1,a2,…,am表示模型的m個數(shù)據(jù)；aj表示模型的第j個數(shù)據(jù)。

15、進(jìn)一步的，所述步驟s12中數(shù)據(jù)持有方發(fā)送的對數(shù)據(jù)庫經(jīng)過隨機(jī)切片后得到的第二數(shù)據(jù)具體為：

16、數(shù)據(jù)持有方對數(shù)據(jù)庫d＝d1,d2,…,dn中的每一條數(shù)據(jù)di＝(idi,fi1,fi2,…,fim)中的fi1,fi2,…,fim進(jìn)行隨機(jī)切片，得到隨機(jī)切片后的結(jié)果fij＝[fij]0+[fij]1數(shù)據(jù)持有方自身存儲[fij]0，發(fā)送[fij]1給模型持有方；其中，i∈1,2,…,n，j∈1,2,…,m；d表示數(shù)據(jù)庫；d1,d2,…,dn表示數(shù)據(jù)庫中的n條數(shù)據(jù)；di表示第i條數(shù)據(jù)；idi表示第i條數(shù)據(jù)的id；fi1,fi2,…,fim表示第i條數(shù)據(jù)的m個內(nèi)容；fij表示第i條數(shù)據(jù)的第j個內(nèi)容。

17、進(jìn)一步的，所述步驟s12中模型持有方將第一數(shù)據(jù)與第二數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，得到第一分類結(jié)果的切片數(shù)據(jù)，具體為：

18、模型持有方根據(jù)每一條數(shù)據(jù)[fij]1以及l(fā)r模型的[aj]1計(jì)算第一分類結(jié)果的切片數(shù)據(jù)，表示為：

19、

20、其中，表示隨機(jī)切片間的乘法運(yùn)算；[yi]1表示第一分類結(jié)果的切片數(shù)據(jù)；[aj]1表示模型持有方自身存儲的lr模型隨機(jī)切片后的第一數(shù)據(jù)；[fij]1表示數(shù)據(jù)持有方發(fā)送給模型持有方的對數(shù)據(jù)庫d隨機(jī)切片后的第二數(shù)據(jù)。

21、進(jìn)一步的，所述步驟s13具體為：

22、模型持有方基于規(guī)則模型獲取篩選內(nèi)容content1，并基于篩選內(nèi)容content1對第一分類結(jié)果的切片數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到第一處理結(jié)果，表示為：

23、lts([fij]1,[value1]1)＝ri1

24、其中，ri1表示第一處理結(jié)果；lts()表示lts算法；value1表示規(guī)則模型中的規(guī)則值。

25、進(jìn)一步的，所述步驟s14具體為：

26、數(shù)據(jù)持有方根據(jù)每一條數(shù)據(jù)[fij]0以及l(fā)r模型的[aj]0計(jì)算第二分類結(jié)果的切片數(shù)據(jù)，表示為：

27、

28、其中，[yi]0表示第二分類結(jié)果的切片數(shù)據(jù)；[aj]0表示模型持有方發(fā)送給數(shù)據(jù)持有方的lr模型隨機(jī)切片后的數(shù)據(jù)；[fij]0表示數(shù)據(jù)持有方自身存儲的數(shù)據(jù)；

29、模型持有方將規(guī)則值value1進(jìn)行隨機(jī)切片處理，表示為：

30、value1＝[value1]0+[value1]1

31、模型持有方基于規(guī)則模型將篩選內(nèi)容content1、規(guī)則符號sign1、規(guī)則值[value1]0發(fā)送給數(shù)據(jù)持有方；

32、數(shù)據(jù)持有方根據(jù)篩選內(nèi)容content1對第二分類結(jié)果的切片數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到第二處理結(jié)果，表示為：

33、lts([fij]0,[value1]0)＝ri0

34、其中，ri0表示第二處理結(jié)果；

35、數(shù)據(jù)持有方對第一處理結(jié)果與第二處理結(jié)果進(jìn)行計(jì)算，表示為：

36、ri＝ri0+ri1

37、其中，ri表示第三處理結(jié)果。

38、進(jìn)一步的，所述步驟s16中數(shù)據(jù)持有方發(fā)送的對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行編碼的編碼數(shù)據(jù)庫，表示為：

39、ppd←pir.setup(1λ,d)

40、其中，ppd表示編碼后的數(shù)據(jù)庫；pir()表示隱匿查詢協(xié)議；setup()編碼；d表示數(shù)據(jù)庫；λ表示安全參數(shù)。

41、進(jìn)一步的，所述步驟s19中模型持有方根據(jù)響應(yīng)結(jié)果獲取所需的數(shù)據(jù)，表示為：

42、步驟s19中模型持有方根據(jù)響應(yīng)結(jié)果獲取所需的數(shù)據(jù)，表示為：

43、(q,st)←pir.query(ppd,id)

44、r←pir.respond(ppd,d,q)

45、d←pir.process(ppd,st,r)

46、其中，query表示查詢算法，它的輸入為編碼后的數(shù)據(jù)庫ppd和要查詢的數(shù)據(jù)的id，它的輸出為查詢q和查詢狀態(tài)st；responde表示響應(yīng)算法，它的輸入為編碼后的數(shù)據(jù)庫ppd、數(shù)據(jù)庫d以及查詢q，輸出為響應(yīng)結(jié)果r；process表示處理算法，它的輸入為編碼后的數(shù)據(jù)庫ppd、查詢狀態(tài)st，響應(yīng)結(jié)果r，它的輸出為所需的數(shù)據(jù)d。

47、相應(yīng)的，還提供一種隱私保護(hù)的數(shù)據(jù)獲取方法，包括：

48、s21.數(shù)據(jù)持有方對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行隨機(jī)切片，并存儲經(jīng)過隨機(jī)切片后得到的第二數(shù)據(jù)；

49、s22.數(shù)據(jù)持有方接收模型持有方發(fā)送的對lr模型經(jīng)過隨機(jī)切片后得到的第一數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)持有方將第一數(shù)據(jù)與第二數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，得到第二分類結(jié)果的切片數(shù)據(jù)；

50、s23.數(shù)據(jù)持有方基于規(guī)則模型對第二分類結(jié)果的切片數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到第二處理結(jié)果；

51、s24.數(shù)據(jù)持有方接收模型持有方發(fā)送的基于規(guī)則模型得到的第一處理結(jié)果，以及數(shù)據(jù)持有方接收模型持有根據(jù)第一處理結(jié)果與第二處理結(jié)果進(jìn)行計(jì)算得到的第三處理結(jié)果；

52、s25.數(shù)據(jù)持有方基于隱匿查詢協(xié)議對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行編碼，得到編碼數(shù)據(jù)庫，并將編碼數(shù)據(jù)庫發(fā)送給模型持有方；

53、s26.數(shù)據(jù)持有方接收模型持有方根據(jù)第三處理結(jié)果以及編碼數(shù)據(jù)庫生成的查詢值和查詢狀態(tài)；

54、s27.數(shù)據(jù)持有方根據(jù)查詢值和查詢狀態(tài)生成的響應(yīng)結(jié)果，并將相應(yīng)結(jié)果發(fā)送給模型持有方，模型持有方根據(jù)響應(yīng)結(jié)果獲取所需的數(shù)據(jù)。

55、相應(yīng)的，還提供一種基于隱私保護(hù)的數(shù)據(jù)獲取裝置，用于執(zhí)行所述的一種基于隱私保護(hù)的數(shù)據(jù)獲取方法，數(shù)據(jù)獲取裝置包括處理器，所述處理器內(nèi)設(shè)置有：

56、切片模塊，用于模型持有方對lr模型進(jìn)行隨機(jī)切片，并存儲經(jīng)過隨機(jī)切片后得到的第一數(shù)據(jù)；

57、第一計(jì)算模塊，用于模型持有方接收數(shù)據(jù)持有方發(fā)送的對數(shù)據(jù)庫經(jīng)過隨機(jī)切片后得到的第二數(shù)據(jù)，模型持有方將第一數(shù)據(jù)與第二數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，得到第一分類結(jié)果的切片數(shù)據(jù)；

58、處理模塊，用于模型持有方基于規(guī)則模型對第一分類結(jié)果的切片數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到第一處理結(jié)果；

59、第二計(jì)算模塊，用于模型持有方接收數(shù)據(jù)持有方發(fā)送的基于規(guī)則模型得到的第二處理結(jié)果，并對第一處理結(jié)果與第二處理結(jié)果進(jìn)行計(jì)算，得到第三處理結(jié)果；

60、對比模塊，用于模型持有方將第三處理結(jié)果與規(guī)則模型中的規(guī)則符號進(jìn)行對比，若第三處理結(jié)果等于規(guī)則符號，則將第三處理結(jié)果對應(yīng)的id放入集合中；

61、編碼模塊，用于模型持有方接收數(shù)據(jù)持有方發(fā)送的對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行編碼的編碼數(shù)據(jù)庫；

62、查詢模塊，用于模型持有方根據(jù)集合中的數(shù)據(jù)，并基于隱匿查詢協(xié)議對編碼數(shù)據(jù)庫生成查詢值和查詢狀態(tài)，并將查詢值和查詢狀態(tài)發(fā)送給數(shù)據(jù)持有方；

63、相應(yīng)模塊，用于模型持有方接收數(shù)據(jù)持有方根據(jù)查詢值和查詢狀態(tài)生成的響應(yīng)結(jié)果；

64、獲取模塊，用于模型持有方根據(jù)響應(yīng)結(jié)果獲取所需的數(shù)據(jù)。

65、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下有益效果：

66、1、篩選數(shù)據(jù)的過程中，數(shù)據(jù)持有方是獲得分類模型model的隨機(jī)切片，而隨機(jī)切片是隨機(jī)值沒有任何意義，從而保護(hù)了模型持有方的分類模型的隱私性。在篩選模型中，數(shù)據(jù)持有方只獲得了篩選值的隨機(jī)切片，沒有獲得完整的隨機(jī)值，所以本方案也保護(hù)了隨機(jī)值。

67、2、篩選數(shù)據(jù)的過程中，模型持有方只獲得了篩選出來數(shù)據(jù)的id的集合s，以及所有數(shù)據(jù)的隨機(jī)切片，而隨機(jī)切片是一串隨機(jī)數(shù)沒有任何意義。在數(shù)據(jù)獲取階段，模型持有方只獲得了集合s中的id所對應(yīng)的數(shù)據(jù)，即篩選出的數(shù)據(jù)，沒有獲得其他數(shù)據(jù)。

68、3、集合s1,s2,…,sl始終是由模型持有方來維護(hù)，數(shù)據(jù)持有方不知道集合的任何信息，從而保證了數(shù)據(jù)持有方不能獲知模型持有方篩選出了哪些數(shù)據(jù)。而隱匿查詢協(xié)議保證了數(shù)據(jù)持有方不能獲知模型持有方最終獲取了哪些數(shù)據(jù)。