[发明专利]数据加密方法和数据加密装置

说明书

本申请公开了一种数据加密方法和数据加密装置，属于纵向联邦学习领域。所述数据加密方法，包括：对目标工业特征数据进行加密处理获取初始中间结果；将所述初始中间结果输入至基础算子层，获取所述基础算子层输出的目标加密数据；其中，所述基础算子层包括线性计算层、数据类型转换层和非线性逐元素计算层。本申请的数据加密方法，通过设置线性计算层来进行加减法以及乘法的计算并设置非线性逐元素计算层进行非线性逐元素函数的运算以对初始中间结果进行加密，无需进行多次加解密即能够从多个维度对初始中间结果进行加密，加密效果好且操作简单便捷，易实现，能够显著提高纵向联邦学习过程中特征提供方的数据安全性和隐私性。

技术领域

本申请属于纵向联邦学习领域，尤其涉及一种数据加密方法和数据加密装置。

背景技术

随着大数据时代的来临，工业互联网中涉及越来越多的数据，如何对数据进行有效的隐私保护成为亟待解决的问题。相关技术中，主要采用拆分学习的方法来进行联邦学习，以基于工业特征数据获取与该工业特征数据对应的标签，从而达到保护本地端的工业特征数据的隐私的目的。然而，该拆分学习的方法依然存在数据隐私泄露的问题，从而影响数据的安全性。

发明内容

本申请旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本申请提出一种数据加密方法和数据加密装置，能够显著提高纵向联邦学习过程中特征提供方的数据安全性和隐私性。

第一方面，本申请提供了一种数据加密方法，该方法包括：

对目标工业特征数据进行加密处理获取初始中间结果；

将所述初始中间结果输入至基础算子层，获取所述基础算子层输出的目标加密数据；

其中，所述基础算子层包括线性计算层、数据类型转换层和非线性逐元素计算层。

根据本申请的数据加密方法，通过设置线性计算层来进行加减法以及乘法的计算并设置非线性逐元素计算层进行非线性逐元素函数的运算以对初始中间结果进行加密，无需进行多次加解密即能够从多个维度对初始中间结果进行加密，加密效果好且操作简单便捷，易实现，能够显著提高纵向联邦学习过程中特征提供方的数据安全性和隐私性。

根据本申请的一个实施例，所述将所述初始中间结果输入至基础算子层，获取所述基础算子层输出的目标加密数据，包括：

在所述初始中间结果的数据类型与目标数据类型不一致的情况下，将所述初始中间结果输入至所述数据类型转换层，获取所述数据类型转换层输出的所述目标数据类型的第一数据；

将所述第一数据输入至所述线性计算层，获取所述线性计算层输出的第一加密数据；

将所述第一加密数据输入至所述非线性逐元素计算层，获取所述非线性逐元素计算层输出的所述目标加密数据。

根据本申请的一个实施例，所述将所述第一数据输入至所述线性计算层，获取所述线性计算层输出的第一加密数据，包括：

对所述第一数据进行拆分处理，获取至少两个子序列；

基于所述至少两个子序列，确定所述第一加密数据。

根据本申请的一个实施例，所述基于所述至少两个子序列，确定所述第一加密数据，包括：

获取目标乘法三元组；

基于所述目标乘法三元组和所述至少两个子序列，确定所述第一加密数据。

根据本申请的一个实施例，所述将所述第一加密数据输入至所述非线性逐元素计算层，获取所述非线性逐元素计算层输出的所述目标加密数据，包括：

获取所述第一加密数据对应的第一分享值和第二分享值；

采用目标随机排列分别处理所述第一分享值和所述第二分享值，获取第三分享值和第四分享值；