[發明專利]數據生成、獲取方法及對應的裝置、存儲介質

有效

• 申請號: 201911148392.5
• 申請日: 2019-11-21
• 公開（公告）號: CN111090877B
• 公開（公告）日: 2023-07-28
• 發明（設計）人: 王紹蔚;杜家春
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F21/62
• 分類號: G06F21/62;G06F16/215;G06F18/25
• 代理公司: 深圳翼盛智成知識產權事務所(普通合伙) 44300
• 代理人: 蔡艾瑩

本申請公開了一種數據生成、獲取方法及對應的裝置、存儲介質，所述方法包括：獲取目標對象的投票偏好數據；對所述投票偏好數據進行隨機擾動，以輸出滿足本地差分隱私機制的擾動數據集合；使用預設函數對所述擾動數據集合進行轉化，以生成所述目標對象的投票偏好數據的無偏估計數據；將所述目標對象的投票偏好數據的無偏估計數據發送給服務器，以便所述服務器獲取決策數據。本申請實施例具有適用范圍廣、計算開銷小、非交互、有效性高的特點，可以適用于大規模分布式網絡、低資源終端環境下的投票偏好數據聚合。

技術領域

本申請實施例涉及信息安全技術領域，具體涉及一種數據生成、獲取方法及對應的裝置、存儲介質。

背景技術

隨時網絡技術的發展，以及移動終端設備的普及，如何對用戶數據進行采集和分析的同時保護用戶隱私成為業界關注的一個重要課題。

基于密碼學的方案中，計算和通信交互開銷較高，無法應用于網絡環境下百萬級別或者百萬級別以上的大規模投票偏好數據聚合決策的場景。

基于數據擾動的方案中，基于拉普拉斯(Laplace)噪聲添加的投票偏好數據聚合結果的誤差巨大，不利于進行有效地決策。

因此，現有技術存在缺陷，有待改進與發展。

發明內容

本申請實施例提供一種數據生成、獲取方法及對應的裝置、存儲介質，具有適用范圍廣、計算開銷小、非交互、有效性高的特點，可以適用于大規模分布式網絡、低資源終端環境下的投票偏好數據聚合。

本申請實施例提供一種數據生成方法，適用于終端，所述方法包括：

獲取目標對象的投票偏好數據；

對所述投票偏好數據進行隨機擾動，以輸出滿足本地差分隱私機制的擾動數據集合；

使用預設函數對所述擾動數據集合進行轉化，以生成所述目標對象的投票偏好數據的無偏估計數據；

將所述目標對象的投票偏好數據的無偏估計數據發送給服務器，以便所述服務器獲取決策數據。

在本申請實施例所述的數據生成方法中，所述投票偏好數據包括目標對象的類別數據、集合數據及偏好數據中的任一種。

本申請實施例還提供一種數據獲取方法，適用于服務器，所述方法包括：

接收終端發送的目標對象的投票偏好數據的無偏估計數據，所述投票偏好數據的無偏估計數據由所述終端對投票偏好數據進行隨機擾動，以輸出滿足本地差分隱私機制的擾動數據集合，并對所述擾動數據集合進行轉化后得到；

根據所述投票偏好數據的無偏估計數據，計算所述投票偏好數據中每個候選項的投票積分無偏估計量和置信區間；

根據所述投票偏好數據中每個候選項的投票積分無偏估計量和置信區間，生成投票決策。

本申請實施例還提供一種數據生成裝置，適用于終端，所述裝置包括：

獲取單元，用于獲取目標對象的投票偏好數據；

擾動單元，用于對所述投票偏好數據進行隨機擾動，以輸出滿足本地差分隱私機制的擾動數據集合；

轉化單元，用于使用預設函數對所述擾動數據集合進行轉化，以生成所述目標對象的投票偏好數據的無偏估計數據；

發送單元，用于將所述目標對象的投票偏好數據的無偏估計數據發送給服務器，以便所述服務器獲取決策數據。

在本申請實施例所述的數據生成裝置中，所述獲取單元包括：

采集子單元，用于采集目標對象的候選集，其中所述候選集包括多個候選項；