[发明专利]基于多加密的线性回归隐私保护方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于多加密的线性回归隐私保护方法及系统，该系统包括多个数据提供端、第一云服务器、第二云服务器和数据请求端；多个数据提供端采用不同的同态代理重加密算法加密数据；数据请求端向第一云服务器发送使用数据构建线性回归模型的请求；数据提供端发送数据到第一云服务器；第一云服务器对数据提供端的密文数据添加噪音并进行密文转换；第二云服务器解密、计算加密；第一云服务器对第二云服务器的加密数据进行去噪处理；数据请求端采用私钥解密得到训练好的线性回归模型。本发明解决了将多个不同加密系统加密的数据转换到了用同一公钥加密的数据，训练一个线性回归模型，不受数据集分区的影响，同时保护数据和线性回归模型的隐私。

主权项

1.一种基于多加密的线性回归隐私保护方法，其特征在于，包括下述步骤：S1：数据提供端加密数据上传：多个数据提供端选择不同的代理重加密算法生成数据提供端的公私钥对(sk，pk)以及公共参数，并将数据提供端的数据采用同态代理重加密算法进行加密；S2：数据请求端向第一云服务器发送使用数据构建线性回归模型的请求；S3：数据提供端发送数据到第一云服务器：S31：数据提供端根据公共参数生成临时公私钥对(sk_o，pk_o)；S32：数据提供端根据临时公钥pk_o及私钥sk生成代理密钥rk；S33：数据提供端对临时私钥sk_o采用第二云服务器的公钥pk_CS2加密得到加密的临时私钥；S34：数据提供端将代理密钥和加密的临时私钥发送到第一云服务器；S4：第一云服务器对数据提供端的密文数据添加噪音，并进行密文转换，将转换后的密文和对应的临时私钥发送到第二云服务器；S5：第二云服务器解密、计算加密：第二云服务器采用私钥sk_CS2解密临时私钥得到sk_o，采用sk_o解密转换后的密文得到明文数据X′、y′，采用明文数据X′、y′计算得到用于计算线性回归模型加噪的矩阵A′和向量b′，采用公钥pk_CS2加密矩阵A′、向量b′、明文数据X′、y′得到后发送至第一云服务器；S6：第一云服务器去噪、加噪：第一云服务器将和去噪，得到Enc(A)和Enc(b)，第一云服务器选择随机可逆矩阵和随机向量将加躁后的数据与发送至第二云服务器；S7：第二云服务器私钥解密与得到C′、d′，计算数据请求端公钥pk_DR加密得到并发送给第一云服务器；S8：第一云服务器对线性回归模型去噪：第一云服务器在密文上计算并将计算结果发送给数据请求端；S9：数据请求端私钥sk_DR解密得到线性回归模型w^*。