[發明專利]支持雙向隱私保護的機器學習安全聚合預測方法及系統

有效

• 申請號: 202011230255.9
• 申請日: 2020-11-06
• 公開（公告）號: CN112347473B
• 公開（公告）日: 2022-07-26
• 發明（設計）人: 趙川;趙埼;荊山;張波;陳貞翔;賈忠田
• 申請（專利權）人: 濟南大學
• 主分類號: G06F21/55
• 分類號: G06F21/55;G06F21/62;G06K9/62;G06N20/00
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 黃海麗

1.支持雙向隱私保護的機器學習安全聚合預測方法，其特征是，包括：

計算服務器接收客戶端發送的待預測數據的數據份額，具體步驟包括：

第一計算服務器接收客戶端發送的待預測數據的第一數據份額；

第二計算服務器接收客戶端發送的待預測數據的第二數據份額；

所述計算服務器接收客戶端發送的待預測數據的數據份額步驟之前，還包括：

模型持有方將本地已經訓練好的機器學習模型分成若干個模型份額；并將模型份額發送給對應的計算服務器；

聚合服務器在可信區中隨機生成盲化矩陣，并將盲化矩陣發送給對應的計算服務器；

所述計算服務器對數據份額進行處理，得到預測結果份額，具體步驟包括：

第一計算服務器基于第一數據份額，計算出第一預測結果；第二計算服務器基于第二數據份額，計算出第二預測結果；

所述計算服務器對預測結果份額進行盲化處理，得到盲化預測結果份額，具體步驟包括：

第一計算服務器對第一預測結果份額進行盲化處理，得到第一盲化預測結果份額；第二計算服務器對第二預測結果份額進行盲化處理，得到第二盲化預測結果份額；

所述計算服務器將盲化預測結果份額發送給聚合服務器，具體步驟包括：

第一計算服務器將第一盲化預測結果份額發送給聚合服務器；第二計算服務器將第二盲化預測結果份額發送給聚合服務器；

所述聚合服務器對盲化預測結果份額進行移除盲化處理和加噪聲處理，將結果反饋給客戶端，具體步驟包括：

聚合服務器在不可信區中對第一盲化預測結果份額和第二盲化預測結果份額重建盲化預測結果，得到第三盲化預測結果份額；

聚合服務器在可信區對第三盲化預測結果份額進行移除盲化處理，得到中間結果；聚合服務器基于中間結果，計算出聚合預測結果；

聚合服務器對聚合預測結果進行加噪聲處理，并將加噪聲處理后的聚合預測結果發送給客戶端。

2.如權利要求1所述的支持雙向隱私保護的機器學習安全聚合預測方法，其特征是，所述計算服務器對預測結果份額進行盲化處理，得到盲化預測結果份額；具體步驟包括：

所述計算服務器采用盲化矩陣，對預測結果份額進行盲化處理，得到盲化預測結果份額。

3.如權利要求2所述的支持雙向隱私保護的機器學習安全聚合預測方法，其特征是，所述盲化矩陣的獲取步驟包括：聚合服務器在可信區隨機生成盲化矩陣。

4.支持雙向隱私保護的機器學習安全聚合預測系統，其特征是，包括：客戶端、計算服務器和聚合服務器；

計算服務器接收客戶端發送的待預測數據的數據份額，具體步驟包括：

第一計算服務器接收客戶端發送的待預測數據的第一數據份額；

第二計算服務器接收客戶端發送的待預測數據的第二數據份額；

所述計算服務器接收客戶端發送的待預測數據的數據份額步驟之前，還包括：

模型持有方將本地已經訓練好的機器學習模型分成若干個模型份額；并將模型份額發送給對應的計算服務器；

聚合服務器在可信區中隨機生成盲化矩陣，并將盲化矩陣發送給對應的計算服務器；

所述計算服務器對數據份額進行處理，得到預測結果份額，具體步驟包括：

第一計算服務器基于第一數據份額，計算出第一預測結果；第二計算服務器基于第二數據份額，計算出第二預測結果；

所述計算服務器對預測結果份額進行盲化處理，得到盲化預測結果份額，具體步驟包括：

第一計算服務器對第一預測結果份額進行盲化處理，得到第一盲化預測結果份額；第二計算服務器對第二預測結果份額進行盲化處理，得到第二盲化預測結果份額；

所述計算服務器將盲化預測結果份額發送給聚合服務器，具體步驟包括：

第一計算服務器將第一盲化預測結果份額發送給聚合服務器；第二計算服務器將第二盲化預測結果份額發送給聚合服務器；

所述聚合服務器對盲化預測結果份額進行移除盲化處理和加噪聲處理，將結果反饋給客戶端，具體步驟包括：

聚合服務器在不可信區中對第一盲化預測結果份額和第二盲化預測結果份額重建盲化預測結果，得到第三盲化預測結果份額；

聚合服務器在可信區對第三盲化預測結果份額進行移除盲化處理，得到中間結果；聚合服務器基于中間結果，計算出聚合預測結果；

聚合服務器對聚合預測結果進行加噪聲處理，并將加噪聲處理后的聚合預測結果發送給客戶端。