[發(fā)明專利]基于區(qū)塊鏈和同態(tài)加密的貝葉斯模型訓(xùn)練方法及裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010833044.8
• 申請(qǐng)日: 2020-08-18
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111914281B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-09-19
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張亞澤
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)銀行股份有限公司
• 主分類號(hào): G06F21/60
• 分類號(hào): G06F21/60;G06F18/214;G06F18/2415;G06F16/27;H04L9/00;H04L9/40
• 代理公司: 北京三友知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11127
• 代理人: 谷敬麗;周曉飛

1.一種基于區(qū)塊鏈和同態(tài)加密的貝葉斯模型訓(xùn)練方法，應(yīng)用于加入?yún)^(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的參與方節(jié)點(diǎn)，其特征在于，包括：

獲得用戶特征信息，計(jì)算所述用戶特征信息的條件概率數(shù)據(jù)；

對(duì)所述用戶特征信息的條件概率數(shù)據(jù)進(jìn)行同態(tài)加密，獲得用戶特征條件概率密文數(shù)據(jù)，將所述用戶特征條件概率密文數(shù)據(jù)生成區(qū)塊，將所述區(qū)塊上傳到區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)；

從區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中下載所需的用戶特征條件概率密文數(shù)據(jù)進(jìn)行貝葉斯模型訓(xùn)練。

2.如權(quán)利要求1所述的基于區(qū)塊鏈和同態(tài)加密的貝葉斯模型訓(xùn)練方法，其特征在于，在上傳數(shù)據(jù)之前，還包括：發(fā)送身份信息至區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)，待區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)對(duì)身份信息進(jìn)行認(rèn)證后，參與方節(jié)點(diǎn)加入?yún)^(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)。

3.如權(quán)利要求2所述的基于區(qū)塊鏈和同態(tài)加密的貝葉斯模型訓(xùn)練方法，其特征在于，在上傳數(shù)據(jù)之前，還包括：發(fā)送身份信息至區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)，待區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)根據(jù)所述身份信息與存儲(chǔ)的身份信息比較一致后，將所述區(qū)塊上傳到區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)。

4.如權(quán)利要求1所述的基于區(qū)塊鏈和同態(tài)加密的貝葉斯模型訓(xùn)練方法，其特征在于，還包括：

將貝葉斯模型訓(xùn)練結(jié)果輸出。

5.一種基于區(qū)塊鏈和同態(tài)加密的貝葉斯模型訓(xùn)練方法，其特征在于，包括：

參與方節(jié)點(diǎn)獲得用戶特征信息，計(jì)算所述用戶特征信息的條件概率數(shù)據(jù)；

參與方節(jié)點(diǎn)對(duì)所述用戶特征信息的條件概率數(shù)據(jù)進(jìn)行同態(tài)加密，獲得用戶特征條件概率密文數(shù)據(jù)，將所述用戶特征條件概率密文數(shù)據(jù)生成區(qū)塊，將所述區(qū)塊上傳到區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)；

區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)接收并存儲(chǔ)所述區(qū)塊；

參與方節(jié)點(diǎn)從區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中下載所需的用戶特征條件概率密文數(shù)據(jù)進(jìn)行貝葉斯模型訓(xùn)練。

6.如權(quán)利要求5所述的基于區(qū)塊鏈和同態(tài)加密的貝葉斯模型訓(xùn)練方法，其特征在于，還包括：

參與方節(jié)點(diǎn)發(fā)送身份信息至區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)；

區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)對(duì)身份信息進(jìn)行存儲(chǔ)并認(rèn)證，發(fā)送身份通過(guò)信息至參與方節(jié)點(diǎn)；

參與方節(jié)點(diǎn)接收身份通過(guò)信息，加入?yún)^(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)。

7.如權(quán)利要求6所述的基于區(qū)塊鏈和同態(tài)加密的貝葉斯模型訓(xùn)練方法，其特征在于，還包括：

參與方節(jié)點(diǎn)發(fā)送身份信息至區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)；

區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)根據(jù)所述身份信息與存儲(chǔ)的身份信息比較一致后，發(fā)送身份確認(rèn)信息至參與方節(jié)點(diǎn)；

參與方節(jié)點(diǎn)接收身份確認(rèn)信息，將所述區(qū)塊上傳到區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)。

8.如權(quán)利要求5所述的基于區(qū)塊鏈和同態(tài)加密的貝葉斯模型訓(xùn)練方法，其特征在于，還包括：

參與方節(jié)點(diǎn)將貝葉斯模型訓(xùn)練結(jié)果輸出。

9.一種基于區(qū)塊鏈和同態(tài)加密的貝葉斯模型訓(xùn)練裝置，其特征在于，包括：

用戶特征信息獲得模塊，應(yīng)用獲得用戶特征信息；

條件概率數(shù)據(jù)計(jì)算模塊，用于計(jì)算所述用戶特征信息的條件概率數(shù)據(jù)；

同態(tài)加密模塊，用于對(duì)所述用戶特征信息的條件概率數(shù)據(jù)進(jìn)行同態(tài)加密，獲得用戶特征條件概率密文數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)交互模塊，用于將所述用戶特征條件概率密文數(shù)據(jù)生成區(qū)塊，將所述區(qū)塊上傳到區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)；從區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中下載所需的用戶特征條件概率密文數(shù)據(jù)；

模型訓(xùn)練模塊，用于根據(jù)所需的用戶特征條件概率密文數(shù)據(jù)進(jìn)行貝葉斯模型訓(xùn)練。

10.如權(quán)利要求9所述的基于區(qū)塊鏈和同態(tài)加密的貝葉斯模型訓(xùn)練裝置，其特征在于，還包括：身份信息發(fā)送模塊，用于在上傳數(shù)據(jù)之前，發(fā)送身份信息至區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)，待區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)對(duì)身份信息進(jìn)行認(rèn)證后，參與方節(jié)點(diǎn)加入?yún)^(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)。

11.如權(quán)利要求10所述的基于區(qū)塊鏈和同態(tài)加密的貝葉斯模型訓(xùn)練裝置，其特征在于，身份信息發(fā)送模塊，還用于在上傳數(shù)據(jù)之前，發(fā)送身份信息至區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)；

數(shù)據(jù)交互模塊，還用于待區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)根據(jù)所述身份信息與存儲(chǔ)的身份信息比較一致后，將所述區(qū)塊上傳到區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)。