[發(fā)明專利]隱私模型訓(xùn)練的方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110477135.7
• 申請日: 2021-04-29
• 公開（公告）號: CN113094735B
• 公開（公告）日: 2023-03-31
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 孔慶磊;尹峰;崔曙光;李文燁
• 申請（專利權(quán)）人: 香港中文大學(xué)（深圳）
• 主分類號: G06F21/60
• 分類號: G06F21/60;G06F21/62;G06F21/64
• 代理公司: 華進(jìn)聯(lián)合專利商標(biāo)代理有限公司 44224
• 代理人: 魏宇星

1.一種隱私模型訓(xùn)練的方法，其特征在于，所述方法包括：

基于待訓(xùn)練模型發(fā)布模型訓(xùn)練任務(wù)；

接收各用戶終端發(fā)送的訓(xùn)練加入請求，并根據(jù)各用戶終端的訓(xùn)練加入請求的請求時間，生成用戶集合，并將所述用戶集合發(fā)送給各所述用戶終端；

將所述用戶集合中的用戶劃分為兩個以上的用戶分組；

在任何一次迭代訓(xùn)練過程中，接收所述用戶集合內(nèi)的各所述用戶終端發(fā)送的模型訓(xùn)練密文，所述模型訓(xùn)練密文攜帶用戶端密文、模型參數(shù)密文以及訓(xùn)練迭代次數(shù)；

基于各所述用戶終端所屬的用戶分組，對各所述用戶終端的用戶端密文進(jìn)行密鑰聚合處理，獲得密鑰聚合處理結(jié)果；

在所述密鑰聚合處理結(jié)果驗證通過時，對各所述用戶終端的模型參數(shù)密文進(jìn)行模型聚合處理，獲得模型聚合結(jié)果；

所述基于各所述用戶終端所屬的用戶分組，對各所述用戶終端的用戶端密文進(jìn)行密鑰聚合處理，獲得密鑰聚合處理結(jié)果，包括：

對各所述用戶終端的用戶端密文中的第一密文部分進(jìn)行聚合，獲得第一聚合密文，所述第一密文部分為用戶終端采用第一訓(xùn)練服務(wù)器公鑰對第三隨機(jī)數(shù)進(jìn)行加密獲得的密文結(jié)果；

對各所述用戶終端的用戶端密文中的第二密文部分進(jìn)行聚合，獲得第二聚合密文，所述第二密文部分為用戶終端采用第二訓(xùn)練服務(wù)器公鑰對第四隨機(jī)數(shù)進(jìn)行加密獲得的密文結(jié)果；

對各所述用戶終端的用戶端密文中的第三密文部分進(jìn)行聚合，獲得第三聚合密文，所述第三密文部分為用戶終端基于第一共享密鑰對第一隨機(jī)數(shù)、所述第三隨機(jī)數(shù)、所述第四隨機(jī)數(shù)以及分組用戶信息進(jìn)行加密，獲得的密文結(jié)果；

對各所述用戶端的用戶端密文中的第四密文部分進(jìn)行聚合，獲得第四聚合密文，所述第四密文部分為用戶終端基于第一訓(xùn)練服務(wù)器公鑰、第二訓(xùn)練服務(wù)器公鑰、第二共享密鑰、第一服務(wù)商參數(shù)、所述第一隨機(jī)數(shù)和密鑰聚合參數(shù)進(jìn)行加密，獲得的密文結(jié)果；

對各所述用戶端的用戶端密文中的第五密文部分進(jìn)行聚合，獲得第五聚合密文，所述第五密文部分為用戶終端基于第一共享密鑰對第二隨機(jī)數(shù)、所述第三隨機(jī)數(shù)、所述第四隨機(jī)數(shù)以及所述分組用戶信息進(jìn)行加密，獲得的密文結(jié)果；

對各所述用戶端的用戶端密文中的第六密文部分進(jìn)行聚合，獲得第六聚合密文，所述第六密文部分為用戶終端基于所述第一訓(xùn)練服務(wù)器公鑰、所述第二訓(xùn)練服務(wù)器公鑰、所述第二共享密鑰、所述第一服務(wù)商參數(shù)、所述第二隨機(jī)數(shù)和密鑰聚合驗證參數(shù)進(jìn)行加密，獲得的密文結(jié)果；

對所述第一聚合密文、第二聚合密文、第三聚合密文和所述第四聚合密文進(jìn)行聚合處理，獲得第一密鑰聚合結(jié)果；

對所述第一聚合密文、第二聚合密文、第五聚合密文和所述第六聚合密文進(jìn)行聚合處理，獲得第二密鑰聚合結(jié)果；

在所述第一密鑰聚合結(jié)果對所述第二密鑰聚合結(jié)果驗證通過時，將所述第二密鑰聚合結(jié)果作為密鑰聚合處理結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，將所述用戶集合中的用戶劃分為兩個以上的用戶分組，包括：

將第二預(yù)定數(shù)目與第一預(yù)定數(shù)目的比值向上取整，獲得用戶分組數(shù)，所述第二預(yù)定數(shù)目為所述用戶集合中的用戶的數(shù)目，所述第一預(yù)定數(shù)目為預(yù)先設(shè)定的用戶分組中需要包含的用戶的數(shù)目；

將所述用戶集合中的各用戶，按照預(yù)定規(guī)則加入對應(yīng)的用戶分組，獲得劃分后的各用戶分組。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，將所述用戶集合中的各用戶，按照預(yù)定規(guī)則加入對應(yīng)的用戶分組，獲得劃分后的各用戶分組，包括：

獲取所述用戶集合中的第一預(yù)定數(shù)目的用戶，將該第一預(yù)定數(shù)目的用戶加入一個用戶分組后，獲取下一批第一預(yù)定數(shù)目的用戶加入下一個用戶分組，直至所述用戶集合中的任意一個用戶都加入了一個用戶分組。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)各用戶終端的訓(xùn)練加入請求的請求時間，生成用戶集合，包括：

根據(jù)各用戶終端的訓(xùn)練加入請求的請求時間，對各用戶終端進(jìn)行排序；

根據(jù)請求時間最早的第二預(yù)定數(shù)目個用戶終端的用戶，生成用戶集合，所述用戶集合中，包含各所述用戶終端的排序信息。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，對各所述用戶終端的模型參數(shù)密文進(jìn)行模型聚合處理，獲得模型聚合結(jié)果，包括：

對各所述用戶終端的模型參數(shù)密文進(jìn)行求和處理，獲得模型聚合結(jié)果。