[发明专利]一种基于隐私计算的数据加密方法

说明书

本发明涉及数据加密的技术领域，公开了一种基于隐私计算的数据加密方法，包括：获取用户提交数据，利用word2vec模型对用户提交数据进行编码；利用同态加密算法对编码向量进行加密处理，并将加密结果传输到远端服务器；进行查询计算操作时，利用word2vec模型将查询字段转化编码向量，并进行同态加密后传输到远程服务器，远程服务器将查询字段编码结果与所存储的编码向量密文进行平均欧式距离的同态计算；若计算得到的平均欧式距离小于指定阈值，远程服务器则返回对应用户加密数据的编码向量密文，用户服务端对加密数据解密后利用word2vec模型进行逆操作得到原始数据。本发明所述方法通过在加密数据上进行计算处理避免数据泄露问题。

技术领域

本发明涉及数据加密的技术领域，尤其涉及一种基于隐私计算的数据加密方法。

背景技术

用户在向银行提交的数据敏感，通过传统的加密处理将用户提交数据存储在远端服务器的过程中容易受到中间人攻击造成数据泄露，对用户的个人隐私及银行的声誉产生极大的影响。

鉴于此，本发明提出一种基于隐私计算的数据加密方法，通过在加密数据上进行计算处理避免数据泄露问题。

发明内容

本发明提供一种基于隐私计算的数据加密方法，目的在于(1)实现隐私数据的编码加密处理；(2)实现加密密文的同态计算，从而实现隐私数据的查询。

实现上述目的，本发明提供的一种基于隐私计算的数据加密方法，包括以下步骤：

用户在用户服务端提交用户信息数据字段；构建word2vec模型，并将word2vec模型部署在用户服务端，用户服务端利用word2vec模型对所接收的用户信息数据字段进行编码，得到不同用户信息数据字段的编码向量；

用户服务端利用同态加密算法对编码向量进行加密处理，并将加密结果传输到远端服务器，远端服务器存储的编码向量密文；

进行查询计算操作时，用户在用户服务端输入查询字段，用户服务端利用word2vec模型将查询字段转化查询字段编码向量，并对查询字段编码向量进行同态加密后传输到远程服务器，远程服务器接收查询字段的密文，并将查询字段密文与所存储的编码向量密文进行平均欧式距离的同态计算；

根据同态计算结果，若查询字段密文与所存储的编码向量密文的最小距离小于指定阈值，则表示远程服务器存储了查询内容，远程服务器返回给用户服务端满足指定阈值的编码向量密文，用户服务端对接收的编码向量密文进行解密，并利用word2vec模型对解密结果进行逆操作，得到查询数据，并返回查询数据；若查询字段密文与所存储的编码向量密文的最小距离大于指定阈值，则表示远程服务器未存储查询内容，用户服务端直接返回无查询结果。

作为本发明的进一步改进方法：

所述用户在用户服务端提交用户信息数据字段后，所述方法还包括：

构建用户特征字典，基于用户特征字典对用户信息数据字段进行one-hot编码处理，编码结果为x＝{(x_1,1,x_1,2,…,x_1,L),(x_2,1,x_2,2,…,x_2,L),…,(x_n,1,x_n,2,…,x_n,L)}，其中，L表示用户特征字典的大小，n表示用户信息数据字段的类别数，(x_n,1,x_n,2,…,x_n,L)表示第n类用户信息数据字段的one-hot编码结果，其中仅有某一单元x_n,i的值为1，表示该类别用户信息数据字段在词典中的位置，其他单元的值均为0，在本发明一个具体实施例中，所述用户信息数据字段类别包括用户账号、姓名、家庭住址、教育背景以及收入等。

所述构建word2vec模型，包括：