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申请/专利权人：电子科技大学

摘要：本发明提供一种隐私保护的数据评估方法，使用带标签的FHIPE方案来加密卖家的数据，以确保每个卖家的密文数据都带有特定的任务标签l。这确保了即使云端和购物者勾结，带标签的加密数据也不会被用于训练其他模型。同时数据买家提供的模型数据也能够被隐藏起来。引入了可信第三方TTP来管理主密钥，而不是将其分发给数据购物者以进行加密，从而避免了对卖家宝贵的原始数据进行隐私推断。带标签的函数隐藏内积加密方案能够对数据评估时的用户模型进行隐私保护；同时利用标签机制，防止了敌手在不购买数据的情况下发动混合匹配攻击以训练自己的模型。整个数据评估系统较现有系统是更加安全可靠的。

主权项：1.一种隐私保护的数据评估方法，其特征在于，包括以下步骤：一、初始化阶段：系统根据安全参数λ确定公共参数其中，p是一个大素数，为p元有限域，为p的乘法群是阶为p的乘法群，为哈希函数，哈希函数满足l为表示训练任务的任意的字符串或数字的任务标签；确定使用到的带标签的FHIPE算法中的初始化Setup子算法、密钥生成KeyGen子算法、加密Enc算法、解密Dec子算法；FHIPE表示功能隐藏内积函数加密；安全第三方TTP运行初始化Setup子算法首先计算的主密钥msk，输出数据卖家的一对公钥和私钥pk,sk，再将pk,sk安全地发送至数据卖家；数据购物者为模型的每一层生成一个用于掩盖的随机向量或随机矩阵Ri，层序号变量i∈{1,2,…,n}，n是模型总层数；二、前向传播阶段：1数据加密步骤：数据卖家使用加密Enc子算法和任务标签l对销售数据X进行加密，其中，任务标签l参与加密Enc算法的具体方法是，先计算任务标签l加密值再将加密Enc算法所有的明文向量xi∈X均替换成表示元素在域的一组长度为n+1的向量；加密Enc算法逐一对xi执行后输出加密销售数据矩阵ctX,l，最后将ctX,l其发送给云端；2模型加密步骤：在数据加密同时，数据购物者利用第一层用于掩盖的随机向量或随机矩阵R1对模型的第一层参数矩阵W1进行掩码处理得到参数隐藏值Y1并发送给TTP；数据购物者利用第2至第n个隐藏层用于掩盖的随机向量或随机矩阵Ri，i∈{2,…,n}对第2至第n个隐藏层进行掩码处理得到参数加密矩阵并发送至云端；3解密密钥生成步骤：TTP接收到参数隐藏值Y1，将参数隐藏值Y1、主密钥msk和任务标签l输入密钥生成KeyGen子算法生成参数隐藏值Y1的解密密钥TTP将发送至云端；4数据训练步骤：4-1云端利用接收到的加密销售数据ctX,l和解密密钥输入Dec子算法得到第一层的内积结果z1，再将内积结果z1转化为矩阵Z1，最后计算加密模型第一层的激活函数并输出给第2层；4-2云端接收加密的模型的隐藏层的参数加密矩阵，逐层计算加密模型第2至第n个隐藏层输出当模型第n层的输出计算完毕，得到隐藏后的模型在密文下的预测值并发送给数据购物者；4-3数据购物者接收并利用Rn对去除掩码得到原始预测值；4-5数据购物者在获取原始预测值之后，对本次训练的来自数据卖家的数据进行评估。

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权利要求：

百度查询： 电子科技大学 一种隐私保护的数据评估方法