[發明專利]一種基于隱私保護的數據處理方法、裝置及設備在審
| 申請號: | 202110102575.4 | 申請日: | 2021-01-26 |
| 公開(公告)號: | CN112818389A | 公開(公告)日: | 2021-05-18 |
| 發明(設計)人: | 曹佳炯;丁菁汀 | 申請(專利權)人: | 支付寶(杭州)信息技術有限公司 |
| 主分類號: | G06F21/62 | 分類號: | G06F21/62 |
| 代理公司: | 北京國昊天誠知識產權代理有限公司 11315 | 代理人: | 朱文杰 |
| 地址: | 310000 浙江省杭州市*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
| 權利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 隱私 保護 數據處理 方法 裝置 設備 | ||
1.一種基于隱私保護的數據處理方法,應用于終端設備,所述方法包括:
獲取待處理的隱私數據,并獲取對所述隱私數據進行切分處理的所述終端設備的性能信息;
將所述性能信息輸入到預先訓練的數據切分模型中,并基于所述數據切分模型的輸出結果確定對所述隱私數據進行切分處理所需采用的數據切分模式,所述數據切分模型是通過多種不同設備類型的設備的性能信息進行模型訓練得到;
基于確定的數據切分模式對隱私數據進行切分處理,得到多個不同的隱私數據切塊,并根據每個所述隱私數據切塊對應的數據類型,將所述隱私數據切塊提供給相應的服務器,以使所述服務器通過預先訓練的特征提取模型對獲取的所述隱私數據切塊進行特征提取,并觸發對提取的多個所述隱私數據切塊的特征的融合處理,得到對所述隱私數據進行隱私保護后的目標數據,所述特征提取模型是通過與多個不同隱私數據樣本中的預設數據類型相匹配的隱私樣本切塊進行模型訓練得到;
獲取對所述隱私數據進行隱私保護后的所述目標數據,并基于所述目標數據進行業務處理。
2.根據權利要求1所述的方法,所述獲取對所述隱私數據進行切分處理的所述終端設備的性能信息,包括:
在預設時間段內的多個不同的預設時間點,分別采集所述終端設備的性能信息,所述性能信息包括所述終端設備所使用的中央處理器的處理核心數量、所述終端設備所使用的中央處理器的頻率、所述終端設備和指定的服務端進行通信的速度和所述終端設備所使用的中央處理器的空閑占比中的一項或多項。
3.根據權利要求2所述的方法,所述將所述性能信息輸入到預先訓練的數據切分模型中,并基于所述數據切分模型的輸出結果確定對所述隱私數據進行切分處理所需采用的數據切分模式,包括:
將所述性能信息輸入到預先訓練的數據切分模型中,得到對所述隱私數據進行切分處理的預選數據切分模式和每個所述預選數據切分模式對應的匹配概率;
獲取所述匹配概率大于預設概率閾值的預選數據切分模式,并基于獲取的所述匹配概率大于預設概率閾值的預選數據切分模式,確定對所述隱私數據進行切分處理所需采用的數據切分模式。
4.根據權利要求3所述的方法,所述基于獲取的所述匹配概率大于預設概率閾值的預選數據切分模式,確定對所述隱私數據進行切分處理所需采用的數據切分模式,包括:
在所述匹配概率大于預設概率閾值的預選數據切分模式中,獲取所述匹配概率最大的預選數據切分模式;
將所述匹配概率最大的預選數據切分模式確定為對所述隱私數據進行切分處理所需采用的數據切分模式。
5.根據權利要求3所述的方法,所述預選數據切分模式為基于數據的頻率信息對所述數據進行切分的處理模式,或者,所述預選數據切分模式為基于小波變換的方式對所述數據進行切分的處理模式。
6.根據權利要求5所述的方法,所述預選數據切分模式為基于數據的頻率信息對所述數據進行切分的處理模式,
所述基于確定的數據切分模式對隱私數據進行切分處理,得到多個不同的隱私數據切塊,包括:
將所述隱私數據轉換為頻域內的隱私數據;
基于確定的數據切分模式對所述頻域內的隱私數據進行切分處理,得到所述頻域內的多個不同的隱私數據切塊;
分別將所述頻域內的每個隱私數據切塊轉換為時域內的隱私數據切塊。
7.根據權利要求6所述的方法,所述將所述隱私數據轉換為頻域內的隱私數據,包括:
通過傅里葉變換或離散余弦變換DCT將所述隱私數據轉換為頻域內的隱私數據。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息,商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于支付寶(杭州)信息技術有限公司,未經支付寶(杭州)信息技術有限公司許可,擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作,請聯系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/202110102575.4/1.html,轉載請聲明來源鉆瓜專利網。





