隐私数据多方联合降维方法.pdf
雨巷****碧易
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隐私数据多方联合降维方法.pdf
本发明公开了一种数据多方联合降维方法,包括:与M个数据拥有方中的数据拥有方配合获取第i数据拥有方的随机向量和第i数据拥有方的随机矩阵;根据第i原始矩阵和第i数据拥有方的随机向量获得第i数据拥有方的随机扰动向量;将第i数据拥有方的随机扰动向量发送给服务器,接收服务器发送的原始数据的均值向量;根据原始数据的均值向量、第i原始矩阵和第i数据拥有方的随机矩阵计算第i数据拥有方的扰动矩阵;将第i数据拥有方的扰动矩阵发送给服务器,接收服务器发送的转换矩阵;根据转换矩阵对第i原始矩阵进行降维处理,在保证隐私前提下提高多
多方联合对隐私数据进行降维处理的方法和装置.pdf
本说明书实施例提供一种多方联合对隐私数据进行降维处理的方法和装置,在隐私数据纵向分布的情况下,第一持有方针对第一原始矩阵进行零均值化得到第一中心矩阵,获取N*N维的非对称正交矩阵,将非对称正交矩阵与第一中心矩阵相乘得到第一隐秘矩阵,将第一隐秘矩阵发送至可信第三方。可信第三方对各个隐秘矩阵进行拼接得到全局隐秘矩阵,全局隐秘矩阵与其转置矩阵相乘得到协方差矩阵,对协方差矩阵进行本征值求解得到降维变换矩阵,对降维变换矩阵进行拆分后得到各个拆分矩阵,并发送至持有方。第一持有方用第一拆分矩阵处理第一原始矩阵得到第一降
针对隐私数据进行多方联合降维处理的方法及装置.pdf
本说明书实施例提供一种针对隐私数据进行多方联合降维的方法和装置。其中多方中的各个数据持有方,对其本地拥有的隐私数据矩阵进行转置相乘运算,得到乘积矩阵后,使用第三方的公钥对乘积矩阵进行同态加密,然后,汇总到某个运算平台中进行同态加和操作,将同态加和结果发至第三方。第三方对同态加和结果解密,可得到主成分分析所需的协方差矩阵,进而确定出降维变换矩阵,广播给各个持有方。于是,各个持有方可以利用该降维变换矩阵进行降维处理。通过这样的方式,确保了各个持有方中隐私数据的安全。
针对用户隐私数据进行多方联合降维处理的方法及装置.pdf
本说明书实施例提供一种针对用户隐私数据进行多方联合降维的方法和装置。其中多方中的各个数据持有方本地拥有部分用户数据作为隐私数据。为了保证各个持有方隐私数据安全,将有待基于各方隐私数据形成的协方差矩阵拆解为各个持有方可以本地计算或者可以通过秘密分享的矩阵乘法SMM进行安全计算的矩阵;并且,通过安全多方计算MPC的方式,共同确定出协方差矩阵的本征矩阵。如此,各个持有方可以基于本征矩阵对本地数据进行降维,并最终形成降维的用户特征数据。通过这样的方式,确保了用户隐私数据的安全。
保护数据隐私的多方联合处理数据的方法及装置.pdf
本说明书实施例提供了保护数据隐私的多方联合处理数据的方法及装置。在该方法中,第一方将经过同态加密的多个原始特征密文发送至第二方之后,还将原始隐私数据按照约束方程解的形式,构建成多个第一隐私矩阵,分别计算其中多个第一隐私向量的承诺值和第一掩盖向量的承诺值。在接收到第二方的第一挑战数时,基于构建的第二多项式和分离变换后的第二多项式,计算多个第二隐私向量的承诺值和第二掩盖向量的承诺值。在接收到第二方的第二挑战数时,基于构建的第一多项式和分离变换后的第二多项式分别计算多个结果。第一方将确定的多个承诺值和多个结果均