[发明专利]基于联邦学习的数据处理方法、装置及介质

说明书

本申请的实施例涉及数据安全技术领域，一些实施例提供了一种基于联邦学习的数据处理方法、装置及介质。该方法应用于第一终端设备，包括：从第二终端设备接收密文数据；所述密文数据为第二终端设备对第一明文进行同态加密得到，所述第一明文为第二终端设备对第一待加密数据编码得到；对第二待加密数据编码，得到第二明文，所述第一明文和所述第二明文在数据结构上相同；根据第二明文与密文数据得到目标数据；对所述目标数据打包，得到打包数据，并向所述第二终端设备发送所述打包数据。本申请的方法能够保证双方之间的数据传输的安全性，以及数据加密过程中，结果数据的计算过程并未使用到旋转函数，提高了数据处理的效率。

技术领域

本申请的实施例涉及数据安全技术领域，更具体地涉及一种基于联邦学习的数据处理方法、装置及介质。

背景技术

随着社会信息化和网络化的迅速发展，数据呈爆炸式增长。很多企业或机构通常需要使用大量的数据优化各自的业务功能，由于企业或机构通常业务功能较为单一，获取到的数据也较为片面，因此需要结合其他方的数据共同对自身的业务功能进行优化。然而，每个企业或机构的数据通常都会包含一些个人隐私、商业机密等较为敏感的信息，为了保证数据安全，不能随意的将数据进行公开。

当前可以在联邦学习的基础上引入同态加密技术，在保证数据安全的前提下，利用其他方数据对企业或机构自身的业务功能进行优化。目前，在计算过程中，通常需要利用同态加密技术将企业或机构自身的数据进行加密，并将加密后的数据发送至另一方，另一方可以利用旋转函数对加密后的数据以及另一方自身的数据进行运算得到运算结果，并将运算结果结合至一个密文中进行打包，以及将打包后的密文反馈至企业或机构，这样企业或机构就可以从打包后的密文中解密得到需要的数据。

发明内容

但是，出于加密方式的原因，现有技术在计算运算结果和对密文打包的过程中会多次调用旋转函数，且旋转函数在运算过程中耗时较高。

因此在现有技术中，使用旋转函数导致了数据处理的效率较低是非常令人烦恼的过程。

为此，非常需要一种改进的基于联邦学习的数据处理方法，以使数据处理的效率提升。

在本上下文中，本申请的实施例期望提供一种基于联邦学习的数据处理方法、装置及介质。

在本申请的第一方面中，提供了一种基于联邦学习的数据处理方法，应用于第一终端设备，包括：

从第二终端设备接收密文数据；所述密文数据为所述第二终端设备对第一明文进行同态加密得到，所述第一明文为所述第二终端设备对第一待加密数据编码得到；

对第二待加密数据编码，得到第二明文，所述第一明文和所述第二明文在数据结构上相同；

根据所述第二明文与所述密文数据得到目标数据；

对所述目标数据打包，得到打包数据，并向所述第二终端设备发送所述打包数据。

在本申请的第二方面中，提供了另一种基于联邦学习的数据处理方法，应用于第二终端设备，所述方法包括：

对第一待加密数据编码，得到第一明文；

对所述第一明文进行同态加密，得到密文数据，并向第一终端设备发送所述密文数据；

从所述第一终端设备接收打包数据，其中，所述打包数据为所述第一终端设备对根据第二明文和所述密文数据得到的目标数据加密得到；所述第二明文根据第二待加密数据编码得到；所述第一明文和所述第二明文在数据结构上相同；

对所述打包数据解密，得到所述目标数据。

在本申请的第三方面中，提供了一种基于联邦学习的数据处理装置，应用于第一终端设备，所述装置包括：