[发明专利]一种数据处理方法、装置和用于数据处理的装置

说明书

本发明实施例提供一种数据处理方法、装置和用于数据处理的装置。其中的方法包括：基于密文数列L=[L₁,L₂,…,L_n]，构建矩阵M，矩阵M为log₂n行(n‑1)列，第i行j列的元素M_i,j表示密文数列L中第i项到第i+2^j‑1项的最值；根据下标对(a,b)确定整数k，k满足2^k‑1≤b‑a＜2^k；通过查询矩阵M得到第一区间最值和第二区间最值，其中，第一区间最值为矩阵M的元素M_k,a，第二区间最值为矩阵M的元素；基于密文，对所述第一区间最值和所述第二区间最值进行向量化比较，得到目标区间数列[L_a,…,L_b]的最值。本发明实施例可以提高区间最值查询的效率。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置和用于数据处理的装置。

背景技术

MPC（Secure Muti-Party Computation，多方安全计算）是一种保护数据隐私安全的算法。多个参与方可以在不泄漏自身数据的前提下，使用多方安全计算技术进行协作计算，得到计算结果。

RMQ（Range Minimum/Maximum Query，求区间最值）查询，是指给定一个长度为n的数列L₁,L₂,…,L_n，要求支持若干次查询操作。每次查询操作输入一对下标(i,j)，返回数列L_i,L_i+1,…,L_j中的最小值（或最大值）。每一次最小值（最大值）查询至少需要O(n)次比较，对于m次查询总共需要O(mn)次比较。

在多方安全计算系统中，对加密数据进行比较操作的计算开销较大，为了减小计算开销，提高RMQ查询的效率，可以采用Sparse Table算法。该算法可以通过O(nlogn)次比较的预处理过程，实现O(1)次比较的单次查询开销，对于m次查询总共需要O(nlogn+m)次比较操作。虽然Sparse Table算法可以在一定程度上减少对加密数据的比较操作，但是Sparse Table算法的预处理和查询过程仍然需要对加密数据进行多次比较操作，在数列长度n和查询次数m较大时，查询效率难以满足实际应用场景的需求。

发明内容

本发明实施例提供一种数据处理方法、装置和用于数据处理的装置，可以在保证数据隐私安全的基础上，提高区间最值查询的效率。

为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种数据处理方法，应用于多方安全计算系统，所述方法用于对密文数列L=[L₁,L₂,…,L_n]，在接收到下标对(a,b)的情况下，返回密文数列L中目标区间数列[L_a,…,L_b]的最值，所述方法包括：

基于所述密文数列L，构建矩阵M，矩阵M为log₂n行(n-1)列，矩阵M第i行j列的元素M_i,j表示密文数列L中第i项到第i+2^j-1项的最值；

根据所述下标对(a,b)确定整数k，k满足2^k-1≤b-a＜2^k；

通过查询矩阵M得到第一区间最值和第二区间最值，其中，第一区间最值为矩阵M的元素M_k,a，第二区间最值为矩阵M的元素；

基于密文，对所述第一区间最值和所述第二区间最值进行向量化比较，得到目标区间数列[L_a,…,L_b]的最值。