隐私保护下的多方联合排序方法和数据处理方法.pdf
贤惠****66
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本说明书提供了隐私保护下的多方联合排序方法和数据处理方法,基于上述方法,计算节点可以在不泄露第一数据方和第二数据方各自分别持有的第一数据和第二数据的前提下,根据预设的协议规则,先通过横向联合使用包含有第一数据的密文数据的第一数据组的密文数据和包含有第二数据的密文数据的第二数据组的密文数据进行联合排序,得到包含有按照预设的排序规则排列的第一数据的密文数据和第二数据的密文数据的目标序列组。再通过利用上述丰富且有序的目标序列组,训练得到同时融合有第一数据和第二数据的数据特征、效果较好的目标模型。进而可以利用上述
保护隐私的多方数据处理的方法、装置和系统.pdf
本说明书实施例提供一种保护隐私的多方数据处理的方法、装置和系统,方法包括:查询方向模型持有方发送查询请求消息,查询请求消息包括查询对象的信息;模型持有方将查询请求消息转发给多个数据持有方;多个数据持有方中的第一持有方根据查询对象的信息,从其本地数据中获取查询对象的隐私明细数据;模型持有方至少利用本地的预测模型,与第一持有方的隐私明细数据,进行多方安全计算,得到查询对象的预测结果;模型持有方向查询方发送查询对象的预测结果;查询方根据查询对象的预测结果为查询对象提供目标业务。使得模型持有方不留存数据持有方的隐
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本说明书实施例提供一种保护隐私的多方数据处理的方法、装置和系统,方法包括:查询方向模型持有方发送查询请求消息,包括查询对象的信息;模型持有方将查询请求消息转发给多个数据持有方,多个数据持有方中的第一持有方根据查询对象的信息,从其本地数据中获取查询对象的隐私明细数据;隐私明细数据为经过同态加密的密文数据;模型持有方至少利用本地的预测模型,与第一持有方的隐私明细数据,进行基于同态加密的多方安全计算,得到查询对象的密文预测结果。能够在保护隐私的前提下,使得查询方能获得基于隐私数据得到的预测结果。
多方联合进行隐私数据处理的方法及装置.pdf
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本说明书实施例提供一种保护隐私数据的多方联合建模的方法、装置和系统,方法包括:第一方将用户集中任意的第一用户对应的第一隐私数据输入第一神经网络模型,获取第一神经网络模型的目标隐层输出的中间数据;第一神经网络模型利用伪标签通过自监督方式训练得到,伪标签基于用户集中各用户的第一隐私数据而构造;将中间数据和第一用户的用户标识发送给第二方,以使第二方根据用户标识,对中间数据和第一用户对应的第二隐私数据整合后,利用第一用户对应的类别标签,对第二神经网络模型进行训练。能够在多方联合建模时,既保护隐私数据,又能够有效提