[發(fā)明專利]人員流動(dòng)性的安全預(yù)測方法、系統(tǒng)、客戶端設(shè)備及服務(wù)器

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210299560.6
• 申請日: 2022-03-25
• 公開（公告）號(hào): CN114679316A
• 公開（公告）日: 2022-06-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 柳林;付紹靜;黃雪倫;羅玉川;王勇軍;趙文濤;陳榮茂;施江勇
• 申請（專利權(quán)）人: 中國人民解放軍國防科技大學(xué)
• 主分類號(hào): H04L9/40
• 分類號(hào): H04L9/40;H04L9/08;G06N3/08
• 代理公司: 北京風(fēng)雅頌專利代理有限公司 11403
• 代理人: 曾志鵬

本發(fā)明提供一種人員流動(dòng)性的安全預(yù)測方法、系統(tǒng)、客戶端設(shè)備及服務(wù)器，方法包括：獲取客戶端所屬用戶的軌跡數(shù)據(jù)，根據(jù)軌跡數(shù)據(jù)隨機(jī)分成第一秘密共享數(shù)據(jù)；根據(jù)軌跡數(shù)據(jù)、服務(wù)器端傳輸?shù)膶θ藛T流動(dòng)性預(yù)測模型的模型參數(shù)隨機(jī)分成得到的第二秘密共享數(shù)據(jù)以及可信第三方產(chǎn)生的第一隨機(jī)數(shù)集合應(yīng)用安全交互協(xié)議與服務(wù)器端交互進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練的人員流動(dòng)性預(yù)測模型的推理，獲取第一推理結(jié)果；接收服務(wù)器端根據(jù)第一秘密共享數(shù)據(jù)、模型參數(shù)以及可信第三方產(chǎn)生的第二隨機(jī)數(shù)集合對人員流動(dòng)性預(yù)測模型進(jìn)行交互推理獲取的第二推理結(jié)果，結(jié)合第一推理結(jié)果和第二推理結(jié)果獲取預(yù)測結(jié)果。本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)安全有效的預(yù)測，在保證準(zhǔn)確率的同時(shí)，減小通信開銷。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及到一種人員流動(dòng)性的安全預(yù)測方法、系統(tǒng)、客戶端設(shè)備及服務(wù)器。

背景技術(shù)

隨著智能移動(dòng)設(shè)備(如智能手機(jī)、手表等)的廣泛應(yīng)用，以及其日益增強(qiáng)的數(shù)據(jù)收集能力，人們的移動(dòng)數(shù)據(jù)被大量收集。對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和利用，比如人員流動(dòng)性預(yù)測，可以更好地提升人們的生活質(zhì)量，已經(jīng)引起了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的特別關(guān)注。人員流動(dòng)性預(yù)測是指預(yù)測人們在他們不斷移動(dòng)的區(qū)域中的下一個(gè)位置。其預(yù)測結(jié)果在智能交通、城市規(guī)劃的社會(huì)經(jīng)濟(jì)模型、移動(dòng)通信中的資源管理、個(gè)性化推薦系統(tǒng)、移動(dòng)醫(yī)療服務(wù)等方面具有重要意義。例如，通過預(yù)測人們傾向于去的下一個(gè)地點(diǎn)，政府可以設(shè)計(jì)更好的交通規(guī)劃和調(diào)度策略來緩解交通擁堵；出租車平臺(tái)可以更好地預(yù)測用戶出行并提供更好的服務(wù)；甚至可以預(yù)測罪犯的下一個(gè)公共安全地點(diǎn)，提前做好準(zhǔn)備等等。

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的逐漸深入，許多企業(yè)為用戶提供應(yīng)用廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測服務(wù)。然而，目前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測服務(wù)存在隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)。現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測服務(wù)需要用戶提供自己的敏感信息給服務(wù)提供方，或者服務(wù)提供方將其獨(dú)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)在用戶的設(shè)備上。一旦信息泄露，則會(huì)給用戶或服務(wù)提供方的財(cái)產(chǎn)和隱私造成不可估量的損失。為了解決上述的隱私保護(hù)問題，同態(tài)加密、安全多方計(jì)算和差分隱私都是常用技術(shù)。同態(tài)加密使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的線性運(yùn)算可以直接在加密數(shù)據(jù)上執(zhí)行，但是同態(tài)加密的計(jì)算和存儲(chǔ)開銷都比較大，因此效率較低。差分隱私通過在數(shù)據(jù)中加入擾動(dòng)來隱藏樣本的特征，但導(dǎo)致的問題是對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確率會(huì)產(chǎn)生影響。安全多方計(jì)算(securemultiparty computation，SMC)允許多個(gè)參與方在不實(shí)際共享輸入的同時(shí)對數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算。SMC的基礎(chǔ)密碼協(xié)議包括不經(jīng)意傳輸(oblivious transfer protocol，OT)、亂碼電路(garbled circuits，GC)、秘密共享(secret sharing，SS)等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的運(yùn)算主要包括線性運(yùn)算和非線性的激活函數(shù)計(jì)算。非線性的運(yùn)算往往是通過近似轉(zhuǎn)換成線性運(yùn)算，或者用GC實(shí)現(xiàn)。因此許多機(jī)器學(xué)習(xí)隱私保護(hù)的方案都是混合多個(gè)SMC的基礎(chǔ)密碼協(xié)議構(gòu)建的。而在基于秘密共享的安全多方計(jì)算方案中，每個(gè)額外的參與方都會(huì)增加通信開銷和被攻擊的風(fēng)險(xiǎn)。

目前還沒有人將人員流動(dòng)性預(yù)測和隱私保護(hù)結(jié)合起來，而已有的方案對激活函數(shù)的計(jì)算方法要么是通過亂碼電路(garbled circuits，GC)實(shí)現(xiàn)，要么是用近似的方式將非線性函數(shù)轉(zhuǎn)換成線性的來計(jì)算；前者的效率和可重用性低，后者對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確率有一定影響。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種人員流動(dòng)性的安全預(yù)測方法、系統(tǒng)、客戶端設(shè)備及服務(wù)器，以解決現(xiàn)有人員流動(dòng)性預(yù)測不夠安全有效且通信開銷較大的問題。

基于上述目的，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種人員流動(dòng)性的安全預(yù)測方法，包括：獲取客戶端所屬用戶的軌跡數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述軌跡數(shù)據(jù)隨機(jī)分成第一秘密共享數(shù)據(jù)；根據(jù)所述軌跡數(shù)據(jù)、服務(wù)器端傳輸?shù)牡诙孛芄蚕頂?shù)據(jù)以及可信第三方產(chǎn)生的第一隨機(jī)數(shù)集合應(yīng)用安全交互協(xié)議與所述服務(wù)器端交互進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練的人員流動(dòng)性預(yù)測模型的推理，獲取第一推理結(jié)果，其中所述第二秘密共享數(shù)據(jù)是所述服務(wù)器端對所述人員流動(dòng)性預(yù)測模型的模型參數(shù)隨機(jī)分成得到的；接收所述服務(wù)器端根據(jù)所述第一秘密共享數(shù)據(jù)、所述模型參數(shù)以及可信第三方產(chǎn)生的第二隨機(jī)數(shù)集合對所述人員流動(dòng)性預(yù)測模型進(jìn)行交互推理獲取的第二推理結(jié)果，并結(jié)合所述第一推理結(jié)果和所述第二推理結(jié)果獲取預(yù)測結(jié)果。