[發明專利]一種數據脫敏方法和系統

在審

• 申請號: 202210017820.6
• 申請日: 2022-01-07
• 公開（公告）號: CN114357519A
• 公開（公告）日: 2022-04-15
• 發明（設計）人: 王瑩桂;王力;張本宇
• 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;G06N20/00
• 代理公司: 成都七星天知識產權代理有限公司 51253
• 代理人: 袁春曉

1.一種編碼器訓練方法，包括：

通過編碼器處理樣本數據，得到樣本編碼數據；

基于預設位置從所述樣本編碼數據中提取部分數據；

基于所述部分數據確定所述樣本數據對應的樣本脫敏數據；

通過至少一個任務處理模型分別處理其對應的樣本脫敏數據，得到各任務處理模型對應的任務預測結果；

通過數據重構模型處理所述樣本編碼數據，得到重構數據；

至少調整所述編碼器的模型參數，以使得各任務預測結果與對應的參考標準的差異減小，以及使得重構數據與所述樣本數據的差異增大。

2.如權利要求1所述的方法，至少調整所述編碼器的模型參數，還使得所述部分數據與所述編碼數據中的剩余部分的相關性減小。

3.如權利要求2所述的方法，至少調整所述編碼器的模型參數，還使得所述部分數據的模值不小于預設值，以及使得所述編碼數據中剩余部分的模值不小于預設值。

4.如權利要求1所述的方法，所述任務處理模型的數量為兩個或多個；所述部分數據包括兩個或多個任務專有數據以及任務共有數據；所述基于所述部分數據確定所述樣本數據對應的樣本脫敏數據，包括：

將兩個或多個任務專有數據分別與所述任務共有數據組合，進而獲得兩個或多個樣本脫敏數據，所述兩個或多個樣本脫敏數據與兩個或多個任務處理模型一一對應。

5.如權利要求4所述的方法，所述任務專有數據、任務共有數據以及所述編碼數據中的剩余部分等長。

6.如權利要求4所述的方法，至少調整所述編碼器的模型參數，還使得所述兩個或多個任務專有數據與所述編碼數據中的剩余部分中的任意兩個的相關性減小。

7.如權利要求6所述的方法，至少調整所述編碼器的模型參數，還使得所述兩個或多個任務專有數據的模值不小于預設值，以及使得所述編碼數據中的剩余部分的模值不小于預設值。

8.如權利要求1所述的方法，所述至少調整所述編碼器的模型參數，以使得各任務預測結果與對應的參考標準的差異減小，以及使得重構數據與所述樣本數據的差異增大，還包括：

調整所述至少一個任務處理模型的模型參數以及所述數據重構模型的模型參數。

9.如權利要求8所述的方法，所述至少調整所述編碼器的模型參數，以使得各任務預測結果與對應的參考標準的差異減小，以及使得重構數據與所述樣本數據的差異增大，包括：

調整所述至少一個任務處理模型的模型參數，以使得各任務預測結果與對應的參考標準的差異減小；

調整所述數據重構模型的模型參數，以使得重構數據與所述樣本數據的差異減小；

利用調整后的至少一個任務處理模型分別處理其對應的所述樣本脫敏數據，得到各任務處理模型對應的二次任務預測結果；

利用調整后的數據重構模型處理所述樣本編碼數據，得到二次重構數據；

調整所述編碼器的模型參數，以使得各二次任務預測結果與對應的所述參考標準的差異減小，以及使得二次重構數據與所述樣本數據的差異增大。

10.如權利要求9所述的方法，所述數據重構模型包括生成器與判別器；所述生成器用于處理所述樣本編碼數據，得到重構數據；

所述調整所述數據重構模型的模型參數，以使得重構數據與所述樣本數據的差異減小，包括：

通過判別器處理所述重構數據，得到對應的分值；所述分值反映判別器判別被處理的數據為真的概率；

調整所述生成器的模型參數，以使所述分值增大。

11.如權利要求10所述的方法，所述調整所述數據重構模型的模型參數，以使得重構數據與所述樣本數據的差異減小，還包括：

通過判別器處理所述樣本數據，得到對應的分值；

調整所述判別器的模型參數，使得重構數據對應的分值減小，以及樣本數據對應的分值增加。