[发明专利]数据保护方法、装置、可读介质及电子设备在审
申请号: | 202110591782.0 | 申请日: | 2021-05-28 |
公开(公告)号: | CN113190871A | 公开(公告)日: | 2021-07-30 |
发明(设计)人: | 杨鑫;孙建凯;高伟豪;解浚源;王崇 | 申请(专利权)人: | 脸萌有限公司 |
主分类号: | G06F21/60 | 分类号: | G06F21/60;G06N20/20 |
代理公司: | 北京英创嘉友知识产权代理事务所(普通合伙) 11447 | 代理人: | 李柯莹 |
地址: | 英国开*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 数据 保护 方法 装置 可读 介质 电子设备 | ||
本公开涉及一种数据保护方法、装置、可读介质及电子设备,该方法包括:获取目标标识信息并集,目标标识信息并集中包括联合训练模型的第一参与方的目标加密标识信息和联合训练模型的第二参与方的目标加密标识信息,目标标识信息并集中的目标加密标识信息是根据第一参与方的密钥和第二参与方的密钥进行加密得到的;根据目标标识信息并集,确定用于训练联合训练模型的目标样本数据集。如此,并非如相关技术中需要预先确定第一参与方和第二参与方的标识信息交集,避免一方通过交集获知对方有哪些用户,另外,同时根据双方的密钥对标识信息进行加密,一方并不能从目标标识信息并集中获知对方的原始标识信息,避免信息泄露,提升数据安全性。
技术领域
本公开涉及计算机技术领域,具体地,涉及一种数据保护方法、装置、可读介质及电子设备。
背景技术
随着人工智能技术的发展,机器学习取得越来越广泛的应用。近年来,为了保护数据安全和解决数据孤岛的问题,相关的方式通常采用联合训练模型,来实现在不暴露原始数据的前提下完成机器学习模型的共同训练,通常将每个参与共同建模的企业称为参与方,在训练联合训练模型的过程中,为避免信息泄露,提高数据安全,每一参与方各自的信息是需要进行保护的重要数据。
发明内容
提供该发明内容部分以便以简要的形式介绍构思,这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该发明内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征,也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
第一方面,本公开提供一种数据保护方法,所述方法包括:获取目标标识信息并集,其中,所述目标标识信息并集中包括联合训练模型的第一参与方的目标加密标识信息和所述联合训练模型的第二参与方的目标加密标识信息,所述目标标识信息并集中的目标加密标识信息是根据所述第一参与方的密钥和所述第二参与方的密钥进行加密得到的;根据所述目标标识信息并集,确定用于训练所述联合训练模型的目标样本数据集。
第二方面,本公开提供一种数据保护装置,所述装置包括:并集获取模块,用于获取目标标识信息并集,其中,所述目标标识信息并集中包括联合训练模型的第一参与方的目标加密标识信息和所述联合训练模型的第二参与方的目标加密标识信息,所述目标标识信息并集中的目标加密标识信息是根据所述第一参与方的密钥和所述第二参与方的密钥进行加密得到的;样本数据集确定模块,用于根据所述目标标识信息并集,确定用于训练所述联合训练模型的目标样本数据集。
第三方面,本公开提供一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理装置执行时实现本公开第一方面提供的所述方法的步骤。
第四方面,本公开提供一种电子设备,包括:存储装置,其上存储有计算机程序;处理装置,用于执行所述存储装置中的所述计算机程序,以实现本公开第一方面提供的所述方法的步骤。
通过上述技术方案,获取目标标识信息并集,并根据目标标识信息并集,确定用于训练联合训练模型的目标样本数据集,其中,目标标识信息并集中包括第一参与方的目标加密标识信息和第二参与方的目标加密标识信息,该目标标识信息并集中的目标加密标识信息是根据第一参与方的密钥和第二参与方的密钥进行加密得到的。如此,一方面,并非如相关技术中需要预先确定第一参与方和第二参与方的标识信息交集,避免一方通过交集获知对方有哪些用户,另一方面,同时根据双方的密钥对标识信息进行加密,一方并不能从目标标识信息并集中获知对方的原始标识信息,从而避免信息泄露的情况,提升联合学习过程中的数据安全性。
本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
结合附图并参考以下具体实施方式,本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中,相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的,原件和元素不一定按照比例绘制。在附图中:
图1是根据一示例性实施例示出的一种实施环境示意图。
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