[发明专利]隐私求交的方法及装置

说明书

本说明书实施例提供一种隐私求交方法及装置，在多方安全计算的隐私求交过程中，可以由进行隐私求交的两个数据方分别针对本地数据，利用标记码对预定数值的取模处理，以按照模值对数据进行区分。接着，两个数据方在安全方式下对得到的模值进行一次隐私求交，交集为相同模值，然后可以对相同模值下的数据进行隐私求交。该方式将数据的隐私求交过程拆分为至少两级，一级为对模值进行隐私求交，从而过滤出可能存在于与对方的交集中的数据，另一级对相同模值下的数据进行隐私求交，此时的数据量经过过滤已大大降低。这种方式可以降低隐私求交的数据处理量和复杂度，提高隐私求交的效率。

技术领域

本说明书一个或多个实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及隐私求交的方法及装置。

背景技术

安全多方计算(Multi-party Computation，可以简称为MPC)又称为多方安全计算，即多方共同计算出一个函数的结果，而不泄露这个函数各方的输入数据，计算的结果公开给其中的一方或多方。例如，安全多方计算一个典型的应用是隐私求交。隐私求交(Private set intersection,PSI)可以理解为在基于隐私保护的前提下，确定多方之间的数据交集。隐私求交往往是多方协同训练机器学习算法以及做多头借贷等业务的核心。隐私求交的核心思想是在协议交互的最后，一方或是多方应该得到正确的交集，而且不会得到交集以外其他方数据集合中的其他任何数据。隐私求交的过程中，数据量和通信量的多少，直接影响着计算机资源使用量和隐私求交的效率。

发明内容

本说明书一个或多个实施例描述了一种隐私求交方法及装置，用以解决背景技术提到的一个或多个问题。

根据第一方面，提供一种隐私求交方法，用于在保护数据隐私的情况下，确定第一方持有的N条第一数据和第二方持有的M条第二数据的数据交集；所述方法包括：第一方利用一一对应于N条第一数据的N个标记码分别对数值L取模，得到对应于n个第一标识的n个模值；第二方利用一一对应于M条第二数据的M个标记码分别对数值L取模，得到对应于m个第二标识的m个模值；第一方、第二方对所述n个第一标识和所述m个第二标识执行隐私求交操作，得到所述n个第一标识和所述m个第二标识中的s个共同标识；第一方、第二方对各自与所述s个共同标识对应的P条第一数据、Q条第二数据执行隐私求交操作，得到N条第一数据和M条第二数据的数据交集。

在一个实施例中，所述隐私求交可以通过秘密分享、同态加密、混淆电路、不经意传输中的至少一种实现。

在一个实施例中，所述第一方、第二方对各自与所述s个共同标识对应的P条第一数据、Q条第二数据执行隐私求交操作，得到N条第一数据和M条第二数据的数据交集包括：第一方、第二方各自确定本地与所述s个共同标识对应的第一数据条数P、第二数据条数Q；第一方、第二方通过安全比较检测P和Q的差别是否满足预定条件；第一方、第二方基于检测结果对所述P条第一数据、Q条第二数据执行隐私求交操作。

在一个进一步的实施例中，所述预定条件为：所述预定条件为：P和Q中的较小值与较大值的比值大于第一阈值，或者较大值与较小值的比值小于第二阈值。

在一个实施例中，在P和Q不满足预定条件的情况下，所述第一方、第二方基于检测结果对所述P条第一数据、Q条第二数据执行隐私求交操作进一步包括：第一方将所述P条第一数据对应的P个标记码分别对数值L＇取模，得到的p个模值对应p个第一标识；第二方将所述Q条第二数据对应的Q个标记码分别对数值L＇取模，得到的q个模值对应q个第二标识；第一方、第二方对所述p个第一标识和所述q个第二标识执行隐私求交操作，得到所述p个第一标识和所述q个第二标识中相同的s＇个共同标识；第一方、第二方对各自与所述s＇个共同标识对应的a条第一数据、b条第二数据执行隐私求交操作，得到所述N条第一数据和所述M条第二数据的数据交集。

在一个实施例中，大小在N和M之间的整数。

在一个实施例中，L与N和M的乘积正相关。