[发明专利]一种数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

响应针对目标历史数据的查看请求，确定所述目标历史数据中各个数据在隐私处理模型下的取值对应的取值分布函数；所述隐私处理模型中包含可配置的目标参数；

基于预设的隐私预算值，计算使得所述取值分布函数与狄拉克分布之间统计距离与所述隐私预算值的差值在预设范围内时，所述隐私处理模型中所述目标参数的值；

基于确定了所述目标参数的值的所述隐私处理模型，对所述目标历史数据进行处理，得到处理后数据；所述处理后数据对应的统计特征与处理前的所述目标历史数据的统计特征一致；

将所述处理后数据发送给数据接收端。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述隐私处理模型采用非线性函数；所述非线性函数包括正弦函数；所述目标参数包括表征所述正弦函数的周期值的第一参数、表征所述正弦函数的偏移值的第二参数以及表征所述正弦函数的幅度值的第三参数；

在所述确定所述目标历史数据中各个数据在隐私处理模型下的取值对应的取值分布函数之前，所述方法还包括：

在随机分布中为所述第一参数和所述第二参数分别进行随机赋值，所述隐私处理模型包括随机赋值后的第一参数、随机赋值后的第二参数以及未赋值的第三参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第三参数符合零均值分布，所述取值分布函数为概率密度函数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于预设的隐私预算值，计算使得所述取值分布函数与狄拉克分布之间的统计距离与所述隐私预算值的差值在预设范围内时，所述隐私处理模型中所述目标参数的值，包括：

循环执行：针对所述目标历史数据中的每个数据，为所述第三参数选择符合所述零均值分布的取值，并计算所述取值分布函数与狄拉克分布之间的统计距离，直到所述统计距离与所述隐私预算值的差值在预设范围内时，将最后一次为所述第三参数选择的取值，作为所述第三参数的取值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于确定了所述目标参数的值的所述隐私处理模型，对所述目标历史数据进行处理，得到处理后数据，包括：

将所述目标历史数据中各个数据输入确定了所述目标参数的值的所述隐私处理模型，得到各个数据在非线性函数下的取值；

将各个数据在所述非线性函数的取值与对应数据本身进行求和处理，得到各个数据的处理后数据。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标历史数据中各个数据在隐私处理模型下的取值对应的取值分布函数，包括：

根据预设的各个数据范围，将所述目标历史数据划分到对应每个数据范围的数据组中；其中所述各个数据范围对应的范围长度相同；

针对各个数据组，计算每个数据组中的各个数据在所述隐私处理模型对应的目标函数下的取值；所述目标函数为所述正弦函数中去除所述第三参数后的函数部分；

基于该数据组中的数据个数，以及所述目标历史数据的总数据个数，确定该数据组对应的数据占比；

基于各个数据组对应的所述数据占比，确定各个数据组中的所述各个数据在目标函数下的取值的概率分布；

基于所述概率分布，得到所述目标函数对应的第一概率密度函数；以及，基于所述第三参数所符合的零均值分布，得到所述第三参数对应的第二概率密度函数；

基于所述第一概率密度函数和所述第二概率密度函数，确定所述取值分布函数。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述第三参数所符合的零均值分布，得到所述第三参数对应的第二概率密度函数，包括：

基于各个数据组中的数据范围，确定与各个数据组分别对应的符合所述零均值分布的第二概率密度子函数；

将各个数据组分别对应的第二概率密度子函数进行组合，得到所述第三参数对应的第二概率密度函数。