[发明专利]一种基于消费数据和同态加密算法的消费人群分类方法

权利要求书

1.一种基于消费数据和同态加密算法的消费人群分类方法，其特征在于：包括，

通过数据所有者采集任意时间段的用户消费数据，基于VHE的整数向量同态加密策略将所述用户消费数据转换成向量矩阵进行加密，而后将加密完成获得的密文上传至数据库；

所述加密包括，

记录用户消费数据的小数点位数n，通过将所述用户消费数据乘以10ⁿ的方式，将小数点右移n位，把用户消费数据的小数部分转化为整数；将转化后的整数部分进行同态加密；

通过将原始的密钥S、密文c进行比特化处理，获得中间密钥密文{S^*,c^*}；

将中间密钥S^*∈Z^m×nl转换为目标密钥矩阵并且引入噪声E和随机整数矩阵A；

构造密钥转换矩阵M∈Z^n′×nl，利用所述目标密钥矩阵S′以及密钥转换矩阵M对所述用户消费数据进行加密，保证新密文c′＝Mc^*；

其中，c^*为中间密钥；

广告运营商根据需求设置所需的用户分类个数k，并将所述用户分类个数k发送给第三方计算中心；

通过所述第三方计算中心读取所述密文，并根据所述用户分类个数k对所述密文进行聚类，完成消费人群的分类。

2.如权利要求1所述的基于消费数据和同态加密算法的消费人群分类方法，其特征在于：所述比特化处理包括，

将密文c里面的每一个元素c_i转化为长度为l的比特化形式b_i：

b_i＝[b_i(l-1),…,b_i1,b_i0]，且满足b_ik＝{-1,0,1}，k＝0，1，2……；

则中间密钥c^*可表示为：

其中，T为转置符号，T←χ^m×(n-m)，χ为高斯分布，m为明文的向量维度，n为密文的向量维度。

3.如权利要求1或2所述的基于消费数据和同态加密算法的消费人群分类方法，其特征在于：还包括，

将原始的密钥S中的所有元素S_ij进行比特化的逆操作，转换为矩阵[S_ij,S_ij·2,…,S_ij·2^l-1]，即S^*∈Z^m×nl；其中，i和j为元素维度。

4.如权利要求3所述的基于消费数据和同态加密算法的消费人群分类方法，其特征在于：所述构造密钥转换矩阵M包括，

将中间密钥S^*∈Z^m×nl转换为目标密钥矩阵

S′＝[I,T]；

构造密钥转换矩阵M∈Z^n′×nl满足：

S′M＝S^*+E；

密钥转换矩阵M如下：

其中，A∈Z^(n′-m)×nl是一个随机整数矩阵。

5.如权利要求1所述的基于消费数据和同态加密算法的消费人群分类方法，其特征在于：所述同态加密包括，

设置参数；

生成密钥矩阵；

根据所述密钥矩阵对转化后的整数部分进行加密，输出密文c；

根据密文c进行解密处理，输出明文x。