[發(fā)明專利]目標資產數(shù)據(jù)的聚合方法及裝置、存儲介質、電子裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011407574.2
• 申請日: 2020-12-04
• 公開（公告）號: CN112597542B
• 公開（公告）日: 2023-10-24
• 發(fā)明（設計）人: 李鈺;王鵬;凌立;田江;向小佳;丁永建;李璠
• 申請（專利權）人: 光大科技有限公司
• 主分類號: G06F21/60
• 分類號: G06F21/60;G06F21/62;G06F21/64;G06N3/098;H04L9/40;G06Q40/00
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 劉旺貴

1.一種目標資產數(shù)據(jù)的聚合方法，其特征在于，包括：

根據(jù)獲取的加密參數(shù)對多個第一目標對象的目標資產數(shù)據(jù)進行加密，以得到所述多個第一目標對象對應的多組加密數(shù)據(jù)，所述多個第一目標對象分別保存有第二目標對象的資產數(shù)據(jù)；

通過聯(lián)邦學習模型對所述多組加密數(shù)據(jù)執(zhí)行目標運算，以得到所述多組加密數(shù)據(jù)的多個數(shù)據(jù)碎片；

根據(jù)所述多個數(shù)據(jù)碎片聚合出多個第一目標對象的資產總和，并將所述資產總和作為所述第二目標對象的總資產數(shù)據(jù)。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)獲取的加密參數(shù)對多個第一目標對象的目標資產數(shù)據(jù)進行加密，以得到所述多個第一目標對象對應的多組加密數(shù)據(jù)，包括：

獲取所述第二目標對象發(fā)送聯(lián)邦學習模型的所述加密參數(shù)，其中，所述加密參數(shù)通過目標條件以及預設條件生成，所述目標條件用于指示所述加密參數(shù)需要滿足的規(guī)則，所述預設條件用于指示根據(jù)所述規(guī)則生成的目標函數(shù)；

根據(jù)獲取的加密參數(shù)對多個第一目標對象的目標資產數(shù)據(jù)進行加密，以得到所述多個第一目標對象對應的多組加密數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，通過聯(lián)邦學習模型對所述多組加密數(shù)據(jù)執(zhí)行目標運算，以得到所述多組加密數(shù)據(jù)的多個數(shù)據(jù)碎片，包括：

將所述多組加密數(shù)據(jù)輸入到所述聯(lián)邦學習模型中；

通過所述聯(lián)邦學習模型中的目標運算對所述多組加密數(shù)據(jù)進行轉換，其中，所述目標運算包括：門限秘密共享方式；

在轉換成功的情況下，得到多個所述第一目標對象的多組加密數(shù)據(jù)所對應的多個數(shù)據(jù)碎片。

4.根據(jù)權利要求3所述的方法，其特征在于，在轉換成功的情況下，得到多個所述第一目標對象的多組加密數(shù)據(jù)所對應的多個數(shù)據(jù)碎片之后，所述方法還包括：

將多個數(shù)據(jù)碎片中的部分數(shù)據(jù)碎片發(fā)送至第三目標對象進行數(shù)據(jù)共享，以指示第三目標對象在在所述部分數(shù)據(jù)碎片滿足預設閾值的情況下，對接收到的所述部分數(shù)據(jù)碎片進行重構，其中，所述預設閾值用于確定部分數(shù)據(jù)碎片的數(shù)量是否支持重構。

5.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述多個數(shù)據(jù)碎片聚合出多個第一目標對象的資產總和，并將所述資產總和作為所述第二目標對象的總資產數(shù)據(jù)，包括：

通過拉格朗日插值公式對所述多組加密數(shù)據(jù)的多個數(shù)據(jù)碎片進行重構，得到重構結果；

根據(jù)所述重構結果聚合所述多個第一目標對象的資產總和。

6.根據(jù)權利要求5所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述重構結果聚合所述多個第一目標對象的資產總和，包括：

通過所述拉格朗日插值公式對所述多個數(shù)據(jù)碎片進行處理，得到多個結果，其中，所述重構結果包括：所述多個結果；

將所述多個結果進行加權求和，將加權求和的結果作為所述多個第一目標對象的資產總和。

7.一種目標資產數(shù)據(jù)的聚合裝置，其特征在于，包括：

加密模塊，用于根據(jù)獲取的加密參數(shù)對多個第一目標對象的目標資產數(shù)據(jù)進行加密，以得到所述多個第一目標對象對應的多組加密數(shù)據(jù)，所述多個第一目標對象分別保存有第二目標對象的資產數(shù)據(jù)；

運算模塊，用于通過聯(lián)邦學習模型對所述多組加密數(shù)據(jù)執(zhí)行目標運算，以得到所述多組加密數(shù)據(jù)的多個數(shù)據(jù)碎片；

聚合模塊，用于根據(jù)所述多個數(shù)據(jù)碎片聚合出多個第一目標對象的資產總和，并將所述資產總和作為所述第二目標對象的總資產數(shù)據(jù)。

8.根據(jù)權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述加密模塊，還用于獲取所述第二目標對象發(fā)送聯(lián)邦學習模型的所述加密參數(shù)，其中，所述加密參數(shù)通過目標條件以及預設條件生成，所述目標條件用于指示所述加密參數(shù)需要滿足的規(guī)則，所述預設條件用于指示根據(jù)所述規(guī)則生成的目標函數(shù)；根據(jù)獲取的加密參數(shù)對多個第一目標對象的目標資產數(shù)據(jù)進行加密，以得到所述多個第一目標對象對應的多組加密數(shù)據(jù)。

9.一種計算機可讀的存儲介質，其特征在于，所述存儲介質中存儲有計算機程序，其中，所述計算機程序被設置為運行時執(zhí)行所述權利要求1至6任一項中所述的方法。

10.一種電子裝置，包括存儲器和處理器，其特征在于，所述存儲器中存儲有計算機程序，所述處理器被設置為運行所述計算機程序以執(zhí)行所述權利要求1至6任一項中所述的方法。