[發明專利]數據加密、機器學習模型訓練方法、裝置以及電子設備

在審

• 申請號: 201710538950.3
• 申請日: 2017-07-04
• 公開（公告）號: CN109241749A
• 公開（公告）日: 2019-01-18
• 發明（設計）人: 張志強;周俊;李小龍
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06F21/60
• 分類號: G06F21/60;G06N20/00
• 代理公司: 北京晉德允升知識產權代理有限公司 11623
• 代理人: 周莉娜

1.一種數據加密方法，包括：

獲取待加密數據；

獲取為所述待加密數據生成的隨機矩陣，所述隨機矩陣服從正態分布；

利用所述隨機矩陣對所述待加密數據進行隨機映射，得到所述待加密數據對應的加密數據，所述加密數據用于訓練機器學習模型。

2.如權利要求1所述的方法，所述待加密數據為矩陣；

所述利用所述隨機矩陣對所述待加密數據進行隨機映射，得到所述待加密數據對應的加密數據，具體包括：

通過對所述待加密數據與所述隨機矩陣進行乘法運算實現隨機映射，得到所述待加密數據對應的加密數據。

3.如權利要求2所述的方法，所述矩陣的行表示數據樣本，所述矩陣的列表示數據樣本的特征；

所述通過對所述待加密數據與所述隨機矩陣進行乘法運算實現隨機映射，得到所述待加密數據對應的加密數據，具體包括：

用所述隨機矩陣右乘所述待加密數據，得到右乘結果矩陣，作為所述待加密數據對應的加密數據。

4.如權利要求3所述的方法，所述待加密數據的列數等于所述隨機矩陣的行數。

5.如權利要求3或4所述的方法，在用所述加密數據訓練所述機器學習模型時，所述加密數據的行用作輸入所述機器學習模型的訓練樣本。

6.如權利要求1～4任一項所述的方法，所述隨機矩陣服從均值為0且方差為的正態分布，p為所述隨機矩陣的列數。

7.一種數據加密裝置，包括：

第一獲取模塊，獲取待加密數據；

第二獲取模塊，獲取為所述待加密數據生成的隨機矩陣，所述隨機矩陣服從正態分布；

加密模塊，利用所述隨機矩陣對所述待加密數據進行隨機映射，得到所述待加密數據對應的加密數據，所述加密數據用于訓練機器學習模型。

8.如權利要求7所述的裝置，所述待加密數據為矩陣；

所述加密模塊利用所述隨機矩陣對所述待加密數據進行隨機映射，得到所述待加密數據對應的加密數據，具體包括：

所述加密模塊通過對所述待加密數據與所述隨機矩陣進行乘法運算實現隨機映射，得到所述待加密數據對應的加密數據。

9.如權利要求8所述的裝置，所述矩陣的行表示數據樣本，所述矩陣的列表示數據樣本的特征；

所述加密模塊通過對所述待加密數據與所述隨機矩陣進行乘法運算實現隨機映射，得到所述待加密數據對應的加密數據，具體包括：

所述加密模塊用所述隨機矩陣右乘所述待加密數據，得到右乘結果矩陣，作為所述待加密數據對應的加密數據。

10.如權利要求9所述的裝置，所述待加密數據的列數等于所述隨機矩陣的行數。

11.如權利要求9或10所述的裝置，在用所述加密數據訓練所述機器學習模型時，所述加密數據的行用作輸入所述機器學習模型的訓練樣本。

12.如權利要求7～10任一項所述的裝置，所述隨機矩陣服從均值為0且方差為的正態分布，p為所述隨機矩陣的列數。

13.一種機器學習模型訓練方法，包括：

獲取加密數據，所述加密數據通過利用隨機矩陣對對應的待加密數據進行隨機映射得到，所述隨機矩陣服從正態分布；

利用所述加密數據訓練機器學習模型。

14.一種機器學習模型訓練裝置，包括：

獲取模塊，獲取加密數據，所述加密數據通過利用隨機矩陣對對應的待加密數據進行隨機映射得到，所述隨機矩陣服從正態分布；

訓練模塊，利用所述加密數據訓練機器學習模型。