[發明專利]基于同態加密的預測方法、裝置、電子設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202010459200.9
• 申請日: 2020-05-27
• 公開（公告）號: CN111371544B
• 公開（公告）日: 2020-09-08
• 發明（設計）人: 譚晉;王磊
• 申請（專利權）人: 支付寶（杭州）信息技術有限公司
• 主分類號: H04L9/00
• 分類號: H04L9/00;H04L29/06;G06N3/08
• 代理公司: 北京匯思誠業知識產權代理有限公司 11444
• 代理人: 馮偉

本說明書提出了一種基于同態加密的預測方法、裝置、電子設備及存儲介質，其中，上述方法包括：根據公鑰Pk1對發送端目標參數進行加密，得到發送端加密參數，并將所述發送端加密參數發送給接收端；接收接收端加密參數，根據所述接收端加密參數及發送端目標預測數據進行計算，得到第一加密預測結果，并將所述第一加密預測結果發送給接收端，接收第二加密預測結果，根據發送端私鑰Sk1對所述第二加密預測結果進行解密，得到第二預測結果；接收第一預測結果，根據所述第一預測結果及所述第二預測結果得到最終預測結果；可以實現在預測的同時保護模型的隱私，由此可以提高各參與方的數據安全性。

技術領域

本說明書涉及人工智能技術領域，尤其涉及一種基于同態加密的預測方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

人工智能（Artificial Intelligence；以下簡稱：AI），是目前研究和開發用于模擬、延伸以及擴展人類智能的一門新興科學技術。其中，AI的主要研究目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作；在實踐應用中，通常是構建一個模型，例如，構建一個預測模型，通過訓練數據對該預測模型進行反復訓練，當訓練到期望的目標時，可將該預測模型用于預測。

發明內容

本說明書實施例提供了一種基于同態加密的預測方法、裝置、電子設備及存儲介質，通過同態加密的方式對模型加密，在預測過程中，在加密模型的基礎上生成加密預測結果，并由對方進行解密，根據解密后的預測結果得到最終的預測結果，由此實現各方安全的預測，從而提升各方數據的安全性，以及模型的隱私性。

第一方面，本說明書實施例提供一種基于同態加密的預測方法，包括：

在發送端創建公鑰Pk1及私鑰Sk1，根據所述公鑰Pk1對發送端目標參數進行加密，得到發送端加密參數，并將所述發送端加密參數發送給接收端；

接收接收端加密參數，根據所述接收端加密參數及發送端目標預測數據進行計算，得到第一加密預測結果，并將所述第一加密預測結果發送給接收端，其中，所述接收端加密參數由接收端根據接收端公鑰Pk2對接收端目標參數進行加密后獲得；

接收第二加密預測結果，根據所述發送端私鑰Sk1對所述第二加密預測結果進行解密，得到第二預測結果；其中，所述第二加密預測結果由接收端根據發送端加密參數及接收端目標預測數據進行計算后獲得；

接收第一預測結果，將所述第一預測結果及所述第二預測結果進行累加，得到最終預測結果；其中，所述第一預測結果由接收端根據接收端私鑰Sk2對所述第一加密預測結果進行解密后獲得。

其中一種可能的實現方式中，所述根據所述公鑰Pk1對發送端目標參數進行加密，得到發送端加密參數，并將所述發送端加密參數發送給接收端包括：

獲取第一目標參數，將所述第一目標參數進行拆分，得到第二參數及第三參數；

根據所述公鑰Pk1對所述第三參數進行加密，得到第三加密參數，并將所述第三加密參數發送給接收端。

其中一種可能的實現方式中，所述將所述第一目標參數進行拆分，得到第二參數及第三參數包括：

將所述第一目標參數根據特征數進行拆分，得到第二參數及第三參數；其中，所述第二參數的數目與發送端的特征數對應，所述第三參數的數目與接收端的特征數對應。

其中一種可能的實現方式中，所述接收接收端加密參數，根據所述接收端加密參數及發送端目標預測數據進行計算，得到第一加密預測結果包括：

接收接收端的第四加密參數，其中，所述第四加密參數由接收端根據接收端的公鑰Pk2對第四參數進行加密后獲得，所述第四參數由第二目標參數進行拆分后獲得，所述第二目標參數與所述第一目標參數相關聯；

根據所述第四加密參數及所述第二參數進行計算獲得第五加密參數；