CN112560107B - 针对隐私数据进行处理的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本说明书实施例提供一种针对隐私数据进行处理的方法和装置，隐私数据基于和共享的方式被拆分成第一分片和第二分片，隐私数据的第一分片分布于第一方，隐私数据的第二分片分布于第二方。方法包括：第一方根据本方具有的隐私数据的第一分片和迭代初始值，与第二方提供的隐私数据的第二分片，进行预定次数的多轮迭代运算，得到针对隐私数据进行求逆开平方运算的运算结果的近似值；其中，迭代初始值小于求逆开平方运算的运算结果，多轮迭代运算的每一轮迭代的运算结果大于上一轮迭代的运算结果；其中，多轮迭代运算中的每一轮迭代涉及本地处理，以及和共享下的安全乘法运算。具有较低的通信轮次和通信量。

Description

针对隐私数据进行处理的方法和装置
技术领域
本说明书一个或多个实施例涉及计算机领域，尤其涉及针对隐私数据进行处理的方法和装置。
背景技术
对于基于和共享形式存储于A、B两方的隐私数据x来说，进行处理的通信轮次和通信量特别高。
因此，希望能有改进的方案，能够在针对隐私数据进行处理时，具有较低的通信轮次和通信量。
发明内容
本说明书一个或多个实施例描述了一种针对隐私数据进行处理的方法和装置，能够在针对隐私数据进行处理时，具有较低的通信轮次和通信量。
第一方面，提供了一种针对隐私数据进行处理的方法，所述隐私数据基于和共享的方式被拆分成第一分片和第二分片，所述隐私数据的第一分片分布于第一方，所述隐私数据的第二分片分布于第二方，所述方法通过所述第一方执行，包括：
根据本方具有的所述隐私数据的第一分片和迭代初始值，与所述第二方提供的所述隐私数据的第二分片，进行预定次数的多轮迭代运算，得到针对隐私数据进行求逆开平方运算的运算结果的近似值；其中，所述迭代初始值小于所述求逆开平方运算的运算结果，所述多轮迭代运算的每一轮迭代的运算结果大于上一轮迭代的运算结果；
其中，所述多轮迭代运算中的每一轮迭代涉及本地处理，以及和共享下的安全乘法运算。
在一种可能的实施方式中，其中，所述多轮迭代运算中的第t轮迭代包括：
根据上一轮迭代的运算结果的第一结果分片与第一常数，进行本地处理，得到第一中间结果的第一分片；所述第二方得到第一中间结果的第二分片；
根据本方具有的所述隐私数据的第一分片、第二常数和所述第一结果分片，与所述第二方提供的所述隐私数据的第二分片和所述上一轮迭代的运算结果的第二结果分片，进行和共享下的安全乘法运算，得到第二中间结果的第一分片；所述第二方得到第二中间结果的第二分片；
根据所述第一中间结果的第一分片和第二中间结果的第一分片，进行本地处理，得到所述第一中间结果与所述第二中间结果的差值的第一分片；所述第二方得到所述差值的第二分片；所述差值作为本轮迭代的运算结果。
进一步地，所述第t轮迭代为第1轮迭代，所述上一轮迭代的运算结果为所述迭代初始值。
进一步地，所述第t轮迭代为所述预定次数的迭代，所述差值为所述求逆开平方运算的运算结果。
进一步地，所述第一常数为3/2，所述第一中间结果为上一轮迭代的运算结果与第一常数相乘的结果；以及，所述第二常数为1/2，所述第二中间结果为所述第二常数、所述隐私数据和所述上一轮迭代的运算结果的三次方相乘的结果。
进一步地，所述安全乘法运算包括：
根据本方具有的所述隐私数据的第一分片和所述第一结果分片，与所述第二方提供的所述隐私数据的第二分片和所述第二结果分片，进行第一安全乘法运算，得到第三中间结果的第一分片；所述第二方得到第三中间结果的第二分片；
根据本方具有的所述第三中间结果的第一分片和所述第一结果分片，与所述第二方提供的所述第三中间结果的第二分片和所述第二结果分片，进行第二安全乘法运算，得到第四中间结果的第一分片；所述第二方得到第四中间结果的第二分片；
根据本方具有的所述第四中间结果的第一分片和所述第一结果分片，与所述第二方提供的所述第四中间结果的第二分片和所述第二结果分片，进行第三安全乘法运算，得到第五中间结果的第一分片；所述第二方得到第五中间结果的第二分片；
根据第五中间结果的第一分片与第二常数，进行本地乘法运算，得到所述第二中间结果的第一分片。
在一种可能的实施方式中，所述隐私数据为定点数，f为定点数的定点位置；所述迭代初始值为2的-f次幂。
在一种可能的实施方式中，所述隐私数据具有第一取值范围，所述迭代初始值根据所述第一取值范围而确定。
在一种可能的实施方式中，所述安全乘法运算针对定点数进行，所述定点数由整数部分和定点位置共同确定；
所述安全乘法运算包括：
根据定点数的整数部分进行安全乘法运算，得到第六中间结果，将所述第六中间结果右移定点位置相同数目位，得到定点数的乘法运算结果。
在一种可能的实施方式中，所述安全乘法运算用于根据第一方的第一数据的第一分片和第二数据的第一分片，以及第二方的第一数据的第二分片和第二数据的第二分片进行乘法运算；包括：
从第三方获取第一随机数的第一分片，以及第二随机数的第一分片，以及第一随机数和第二随机数的乘积的第一分片；
向第二方发送第一数据的第一分片与第一随机数的第一分片的第一差值，以及第二数据的第一分片与第二随机数的第一分片的第二差值，以使所述第二方根据所述第一差值和所述第二差值计算乘法运算结果的第二分片；
从所述第二方接收第一数据的第二分片与第一随机数的第二分片的第三差值，以及第二数据的第二分片与第二随机数的第二分片的第四差值；
根据所述第三差值和所述第四差值计算乘法运算结果的第一分片。
在一种可能的实施方式中，所述隐私数据对应于样本特征；所述求逆开平方运算的运算结果用于对所述样本特征进行归一化处理。
第二方面，提供了一种针对隐私数据进行处理的装置，所述隐私数据基于和共享的方式被拆分成第一分片和第二分片，所述隐私数据的第一分片分布于第一方，所述隐私数据的第二分片分布于第二方，所述装置设置于所述第一方，包括：
迭代单元，用于根据本方具有的所述隐私数据的第一分片和迭代初始值，与所述第二方提供的所述隐私数据的第二分片，进行预定次数的多轮迭代运算，得到针对隐私数据进行求逆开平方运算的运算结果的近似值；其中，所述迭代初始值小于所述求逆开平方运算的运算结果，所述多轮迭代运算的每一轮迭代的运算结果大于上一轮迭代的运算结果；
其中，所述多轮迭代运算中的每一轮迭代涉及本地处理，以及和共享下的安全乘法运算。
第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行第一方面的方法。
第四方面，提供了一种计算设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述处理器执行所述可执行代码时，实现第一方面的方法。
通过本说明书实施例提供的方法和装置，第一方根据本方具有的所述隐私数据的第一分片和迭代初始值，与所述第二方提供的所述隐私数据的第二分片，进行预定次数的多轮迭代运算，得到针对隐私数据进行求逆开平方运算的运算结果的近似值；其中，所述迭代初始值小于所述求逆开平方运算的运算结果，所述多轮迭代运算的每一轮迭代的运算结果大于上一轮迭代的运算结果；其中，所述多轮迭代运算中的每一轮迭代涉及本地处理，以及和共享下的安全乘法运算。由上可见，本说明书实施例，通过预定次数的多轮迭代运算，得到针对隐私数据进行求逆开平方运算的运算结果的近似值，每一轮迭代中仅涉及本地处理和安全乘法运算，均可以以较高的效率基于和共享形式进行计算，能够在针对隐私数据进行处理时，具有较低的通信轮次和通信量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本说明书披露的一个实施例的实施场景示意图；
图2示出根据一个实施例的针对隐私数据进行处理的方法流程图；
图3示出根据一个实施例的本地乘法运算示意图；
图4示出根据一个实施例的安全乘法运算示意图；
图5示出根据一个实施例的本地减运算示意图；
图6示出根据一个实施例的针对隐私数据进行处理的装置的示意性框图。
具体实施方式
下面结合附图，对本说明书提供的方案进行描述。
图1为本说明书披露的一个实施例的实施场景示意图。该实施场景涉及针对隐私数据进行处理，得到针对隐私数据求逆开平方运算的运算结果的近似值。所述隐私数据基于和共享的方式被拆分成第一分片和第二分片，所述隐私数据的第一分片分布于第一方，所述隐私数据的第二分片分布于第二方。参照图1，针对隐私数据x进行求逆开平方运算，也就是求解
Figure DEST_PATH_IMAGE001
。第一方11具有隐私数据x的第一分片<x>1，第二方12具有隐私数据x的第二分片<x>2。经过求逆开平方运算后，第一方11获得
Figure 875921DEST_PATH_IMAGE001
的第一分片 <
Figure 611796DEST_PATH_IMAGE001
>1, 第二方12获得
Figure 279538DEST_PATH_IMAGE001
的第二分片<
Figure 417258DEST_PATH_IMAGE001
>2。
本说明书实施例，针对隐私数据进行处理属于安全多方计算。安全多方计算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。安全多方计算一个典型的应用是隐私保护的多方数据的联合统计分析和机器学习。安全多方计算能让参与的各方在不暴露各自原始数据的情况下，能够计算出基于各方联合数据的统计结果、机器学习结果。这其中多方安全计算的函数可以包括针对隐私数据进行求逆开平方运算。
比较典型的为归一化处理的应用场景，归一化是机器学习中常用的特征处理手段，其需要计算样本方差的逆开平方。对于以和共享形式表示的特征，需要进行安全的归一化处理。
和共享形式: 在双方安全计算中，经常需要把一个0～N-1的整数x以 x=x_L+x_Rmod N的形式分布式储存在A、B两方。使得A不知道x_R, B不知道x_L。
和共享形式的安全计算: 保持和共享形式进行计算，计算过程中A方始终无法推断出x_R, B方始终无法推断出x_L。
在一个示例中，A、B是参与双方安全计算的两方，令G是一个有限阿贝尔群（Abelian group），G中的和共享形式是指将一个元素x in G以a+b的形式存储在A、B两方。其中，a in G存储于A方，对B不可见；b in G存储于B方，对A不可见；a+b中的加法是指阿贝尔群G中的加法。和共享形式下的安全计算要求A、B之间通过一些安全的交互，计算出x在f：G1→G2的值，依然以和共享的形式存储于A、B两方。
其中，第一方和第二方仅为对两方的区分，还可以将第一方称为P1方，将第二方称为P2方，或者将第一方称为A方，将第二方称为B方等。
本说明书实施例中，对于隐私数据所代表的含义不做限定。隐私数据可以代表一项隐私信息对应的数值，例如，隐私数据为20，代表用户的年龄为20岁；或者，隐私数据为15，代表用户的收入为15万元；隐私数据也可以代表多项隐私信息分别对应的数值，例如，隐私数据为一个向量，该向量的各个位分别代表不同的隐私信息，举例来说，该向量的第一位代表用户的年龄是否属于预设年龄区间，该向量的第二位代表用户的收入是否属于预设收入区间。
可以理解的是，隐私数据可以是任何不便于公开的数据，可以但不限于代表用户的个人信息的数据，或者商业秘密等。
本说明书实施例提供了一种针对隐私数据进行处理的方法，所述隐私数据基于和共享的方式被拆分成第一分片和第二分片，所述隐私数据的第一分片分布于第一方，所述隐私数据的第二分片分布于第二方，所述方法通过所述第一方执行，包括：根据本方具有的所述隐私数据的第一分片和迭代初始值，与所述第二方提供的所述隐私数据的第二分片，进行预定次数的多轮迭代运算，得到针对隐私数据进行求逆开平方运算的运算结果的近似值；其中，所述迭代初始值小于所述求逆开平方运算的运算结果，所述多轮迭代运算的每一轮迭代的运算结果大于上一轮迭代的运算结果；其中，所述多轮迭代运算中的每一轮迭代涉及本地处理，以及和共享下的安全乘法运算。
可以理解的是，本地处理可以为本地加法处理、本地减法处理、本地乘法处理或本地除法处理等，不需要第一方和第二方之间进行通信。
本说明书实施例，通过预定次数的多轮迭代运算，得到求逆开平方运算的运算结果的近似值，每一轮迭代中仅涉及本地处理和安全乘法运算，均可以以较高的效率基于和共享形式进行计算，能够在针对隐私数据进行处理时，具有较低的通信轮次和通信量。
图2示出根据一个实施例的针对隐私数据进行处理的方法流程图，所述隐私数据基于和共享的方式被拆分成第一分片和第二分片，所述隐私数据的第一分片分布于第一方，所述隐私数据的第二分片分布于第二方，所述方法通过所述第一方执行，该方法可以基于图1所示的实施场景。如图2所示，该实施例中针对隐私数据进行处理的方法包括：根据本方具有的所述隐私数据的第一分片和迭代初始值，与所述第二方提供的所述隐私数据的第二分片，进行预定次数的多轮迭代运算，得到针对隐私数据进行求逆开平方运算的运算结果的近似值；其中，所述迭代初始值小于所述求逆开平方运算的运算结果，所述多轮迭代运算的每一轮迭代的运算结果大于上一轮迭代的运算结果；其中，所述多轮迭代运算中的每一轮迭代涉及本地处理，以及和共享下的安全乘法运算。其中，所述多轮迭代运算中的第t轮迭代包括以下步骤：步骤21，根据上一轮迭代的运算结果的第一结果分片与第一常数，进行本地处理，得到第一中间结果的第一分片；所述第二方得到第一中间结果的第二分片；步骤22，根据本方具有的所述隐私数据的第一分片、第二常数和所述第一结果分片，与所述第二方提供的所述隐私数据的第二分片和所述上一轮迭代的运算结果的第二结果分片，进行和共享下的安全乘法运算，得到第二中间结果的第一分片；所述第二方得到第二中间结果的第二分片；步骤23，根据所述第一中间结果的第一分片和第二中间结果的第一分片，进行本地处理，得到所述第一中间结果与所述第二中间结果的差值的第一分片；所述第二方得到所述差值的第二分片；所述差值作为本轮迭代的运算结果。下面描述以上各个步骤的具体执行方式。
首先在步骤21，根据上一轮迭代的运算结果的第一结果分片与第一常数，进行本地处理，得到第一中间结果的第一分片；所述第二方得到第一中间结果的第二分片。可以理解的是，第一方具有上一轮迭代的运算结果的第一结果分片，第二方具有上一轮迭代的运算结果的第二结果分片，第一方和第二方各自进行本地处理，从而得到和共享形式的上一轮迭代的运算结果与第一常数相关的第一中间结果。
在一个示例中，上述本地处理为本地乘法运算，第一中间结果为上一轮迭代的运算结果与第一常数相乘的结果。
图3示出根据一个实施例的本地乘法运算示意图。参照图3，假定第一方即p1方具有第一结果分片<y>1，第二方即p2方具有第二结果分片<y>2，第一常数为C，第一方和第二方可以各自进行本地乘法运算，第一方得到第一中间结果的第一分片<z>1= <y>1*C，第二方得到第一中间结果的第二分片<z>2= <y>2*C。可以理解的是，在上述本地乘法运算中，第一方和第二方之间不需要通信。
在一个示例中，所述第t轮迭代为第1轮迭代，所述上一轮迭代的运算结果为所述迭代初始值。
在一个示例中，所述第t轮迭代为所述预定次数的迭代，所述差值为所述求逆开平方运算的运算结果。
在一个示例中，所述第一常数为3/2，所述第一中间结果为上一轮迭代的运算结果与第一常数相乘的结果。
在一个示例中，所述隐私数据为定点数，f为定点数的定点位置；所述迭代初始值为2的-f次幂。
本说明书实施例中，以一个n位的整数x和一个定点位置f表示一个实数x*2-f，其中x以0到2n-1这2n个数组成的集合中的和共享表示，储存于A、B两方。
在一个示例中，所述隐私数据具有第一取值范围，所述迭代初始值根据所述第一取值范围而确定。可以理解的是，根据第一取值范围，可以估计出所述求逆开平方运算的运算结果的最小值，从而选取一个小于该最小值的数作为所述迭代初始值。
然后在步骤22，根据本方具有的所述隐私数据的第一分片、第二常数和所述第一结果分片，与所述第二方提供的所述隐私数据的第二分片和所述上一轮迭代的运算结果的第二结果分片，进行和共享下的安全乘法运算，得到第二中间结果的第一分片；所述第二方得到第二中间结果的第二分片。可以理解的是，该安全乘法运算可以是基于所述隐私数据和上一轮迭代的运算结果多次相乘。
在一个示例中，所述第二常数为1/2，所述第二中间结果为所述第二常数、所述隐私数据和所述上一轮迭代的运算结果的三次方相乘的结果。
在一个示例中，所述安全乘法运算包括：
根据本方具有的所述隐私数据的第一分片和所述第一结果分片，与所述第二方提供的所述隐私数据的第二分片和所述第二结果分片，进行第一安全乘法运算，得到第三中间结果的第一分片；所述第二方得到第三中间结果的第二分片；
根据本方具有的所述第三中间结果的第一分片和所述第一结果分片，与所述第二方提供的所述第三中间结果的第二分片和所述第二结果分片，进行第二安全乘法运算，得到第四中间结果的第一分片；所述第二方得到第四中间结果的第二分片；
根据本方具有的所述第四中间结果的第一分片和所述第一结果分片，与所述第二方提供的所述第四中间结果的第二分片和所述第二结果分片，进行第三安全乘法运算，得到第五中间结果的第一分片；所述第二方得到第五中间结果的第二分片；
根据第五中间结果的第一分片与第二常数，进行本地乘法运算，得到所述第二中间结果的第一分片。
可以理解的是，第三中间结果为所述隐私数据和上一轮迭代的运算结果一次相乘的结果，第四中间结果为所述第三中间结果和上一轮迭代的运算结果一次相乘的结果，第五中间结果为所述第四中间结果和上一轮迭代的运算结果一次相乘的结果，第二中间结果为第五中间结果和第二常数相乘的结果，也就是说，要得到第二中间结果需要多次相乘。
在一个示例中，所述安全乘法运算针对定点数进行，所述定点数由整数部分和定点位置共同确定；
所述安全乘法运算包括：
根据定点数的整数部分进行安全乘法运算，得到第六中间结果，将所述第六中间结果右移定点位置相同数目位，得到定点数的乘法运算结果。
可以理解的是，两个以和共享表示存储于A、B两方的定点数x*2-f与y*2-f计算乘法时，先利用安全乘法协议计算z=xy，然后右移f位，即u=z>>f，便得到积的和共享表示u*2-f。
在一个示例中，所述安全乘法运算用于根据第一方的第一数据的第一分片和第二数据的第一分片，以及第二方的第一数据的第二分片和第二数据的第二分片进行乘法运算；包括：
从第三方获取第一随机数的第一分片，以及第二随机数的第一分片，以及第一随机数和第二随机数的乘积的第一分片；
向第二方发送第一数据的第一分片与第一随机数的第一分片的第一差值，以及第二数据的第一分片与第二随机数的第一分片的第二差值，以使所述第二方根据所述第一差值和所述第二差值计算乘法运算结果的第二分片；
从所述第二方接收第一数据的第二分片与第一随机数的第二分片的第三差值，以及第二数据的第二分片与第二随机数的第二分片的第四差值；
根据所述第三差值和所述第四差值计算乘法运算结果的第一分片。
图4示出根据一个实施例的安全乘法运算示意图。参照图4，半可信第三方生成第一随机数的第一分片u0，第二随机数的第一分片v0，第一随机数的第二分片u1，第二随机数的第二分片v1，预计算（u0+ u1）×（v0+ v1）=（z0+ z1），得到第一随机数和第二随机数的乘积的第一分片z0，以及第一随机数和第二随机数的乘积的第二分片z1，将u0、v0、z0发送给第一方，将u1、v1、z1发送给第二方，从而使得第一方具有u0、v0、z0，以及第一数据的第一分片a0、第二数据的第一分片b0，第二方具有u1、v1、z1，以及第一数据的第二分片a1、第二数据的第一分片b1。第一方向第二方发送第一差值a0-u0和第二差值b0-v0，第一方从第二方接收第三差值a1-u1和第四差值b1-v1，第一方和第二方可以分别计算出e=a-u，f=b-v，可以理解的是，a=a0+a1，b=b0+b1，u=u0+u1，v=v0+v1，后续第一方可以计算出乘法运算结果的第一分片c0=-ef+a0f+eb0+z0，第二方可以计算出乘法运算结果的第二分片c1=a1f+eb1+z1。
可以验证，c0+c1=-ef+af+eb+uv，又由于e=a-u，从而c0+c1=uf+ab-ub+uv，又由于f=b-v，从而c0+c1=ub-uv+ab-ub+uv，从而c0+c1=a×b。
最后在步骤23，根据所述第一中间结果的第一分片和第二中间结果的第一分片，进行本地处理，得到所述第一中间结果与所述第二中间结果的差值的第一分片；所述第二方得到所述差值的第二分片；所述差值作为本轮迭代的运算结果。可以理解的是，第一方具有第一中间结果的第一分片和第二中间结果的第一分片，第二方具有第一中间结果的第二分片和第二中间结果的第二分片，第一方和第二方各自进行本地处理，从而得到和共享形式的所述第一中间结果与所述第二中间结果的差值。
在一个示例中，上述本地处理为本地减法运算，将所述第一中间结果的第一分片作为被减数，第二中间结果的第一分片作为减数，进行本地减法运算。
图5示出根据一个实施例的本地减运算示意图。参照图5，假定第一方即p1方具有第一中间结果的第一分片<y>1和第二中间结果的第一分片<x>1，第二方即p2方具有第一中间结果的第二分片<y>2和第二中间结果的第二分片<x>2，第一方和第二方可以各自进行本地减法运算，第一方得到所述差值的第一分片<z>1= <y>1-<x>1，第二方得到所述差值的第二分片<z>2= <y>2-<x>2。可以理解的是，在上述本地减法运算中，第一方和第二方之间不需要通信。
在一个示例中，所述隐私数据对应于样本特征；所述求逆开平方运算的运算结果用于对所述样本特征进行归一化处理。
可以理解的是，归一化是机器学习特征工程中的常用手段，例如，n条样本中每条样本的目标特征的特征值构成一个序列
Figure 145043DEST_PATH_IMAGE002
，对该目标特征进行归一化，则得到一个新的序列
Figure DEST_PATH_IMAGE003
，其中，
Figure 89252DEST_PATH_IMAGE004
，其代表样本均值；
Figure DEST_PATH_IMAGE005
，其代表样本的标准差，为样本方差的开平方。可以看出，在归一化过程中，需要计算样本方差的求逆开平方运算的运算结果。
通过本说明书实施例提供的方法，第一方根据本方具有的所述隐私数据的第一分片和迭代初始值，与所述第二方提供的所述隐私数据的第二分片，进行预定次数的多轮迭代运算，得到针对隐私数据进行求逆开平方运算的运算结果的近似值；其中，所述迭代初始值小于所述求逆开平方运算的运算结果，所述多轮迭代运算的每一轮迭代的运算结果大于上一轮迭代的运算结果；其中，所述多轮迭代运算中的每一轮迭代涉及本地处理，以及和共享下的安全乘法运算。其中，所述多轮迭代运算中的第t轮迭代包括：首先第一方根据上一轮迭代的运算结果的第一结果分片与第一常数，进行本地处理，得到第一中间结果的第一分片；所述第二方得到第一中间结果的第二分片；然后第一方根据本方具有的所述隐私数据的第一分片、第二常数和所述第一结果分片，与所述第二方提供的所述隐私数据的第二分片和所述上一轮迭代的运算结果的第二结果分片，进行和共享下的安全乘法运算，得到第二中间结果的第一分片；所述第二方得到第二中间结果的第二分片；最后第一方根据所述第一中间结果的第一分片和第二中间结果的第一分片，进行本地处理，得到所述第一中间结果与所述第二中间结果的差值的第一分片；所述第二方得到所述差值的第二分片；所述差值作为本轮迭代的运算结果。由上可见，本说明书实施例，通过预定次数的多轮迭代运算，得到求逆开平方运算的运算结果的近似值，每一轮迭代中仅涉及本地处理和安全乘法运算，均可以以较高的效率基于和共享形式进行计算，能够在针对隐私数据进行处理时，具有较低的通信轮次和通信量。
可以理解的是，隐私数据以和共享形式存在于两方，两方中的任一方可以称为第一方，另一方称为第二方，由于第一方和第二方的处理过程类似，在此不再针对第二方的执行过程单独进行说明。
本说明书实施例提供的方法，可以针对任意大小的属于正数的隐私数据进行处理，得到针对隐私数据进行求逆开平方运算的运算结果，例如，隐私数据a为正数，为了计算
Figure 763947DEST_PATH_IMAGE006
的运算结果，设置迭代初始值x0=2-f，利用迭代公式
Figure DEST_PATH_IMAGE007
进行预定次数的迭代，得到
Figure 474283DEST_PATH_IMAGE006
的近似值，处理过程中涉及本地乘法运算、安全乘法运算和本地减法运算。
上述迭代公式可以变形为xn+1=xn/(3/2)-axn 3/(1/2)，处理过程中涉及本地除法运算、安全乘法运算和本地减法运算。
上述迭代公式还可以变形为
Figure 372969DEST_PATH_IMAGE008
，处理过程中涉及本地乘法运算、安全乘法运算和本地减法运算。
上述迭代公式的收敛速度很快，通常只需要几十次的迭代即可收敛，也就是说，达到xn+1=xn，并且迭代公式中只涉及减法和乘法，从而可以以较高的效率基于和共享形式进行计算。
根据另一方面的实施例，还提供一种针对隐私数据进行处理的装置，所述隐私数据基于和共享的方式被拆分成第一分片和第二分片，所述隐私数据的第一分片分布于第一方，所述隐私数据的第二分片分布于第二方，所述装置设置于所述第一方，用于执行本说明书实施例提供的方法中第一方执行的动作。图6示出根据一个实施例的针对隐私数据进行处理的装置的示意性框图。如图6所示，该装置600包括：
迭代单元61，用于根据本方具有的所述隐私数据的第一分片和迭代初始值，与所述第二方提供的所述隐私数据的第二分片，进行预定次数的多轮迭代运算，得到针对隐私数据进行求逆开平方运算的运算结果的近似值；其中，所述迭代初始值小于所述求逆开平方运算的运算结果，所述多轮迭代运算的每一轮迭代的运算结果大于上一轮迭代的运算结果；
其中，所述多轮迭代运算中的每一轮迭代涉及本地处理，以及和共享下的安全乘法运算。
其中，所述迭代单元61包括用于所述多轮迭代运算中的第t轮迭代的如下子单元：
第一本地处理子单元611，用于根据上一轮迭代的运算结果的第一结果分片与第一常数，进行本地处理，得到第一中间结果的第一分片；所述第二方得到第一中间结果的第二分片；
安全乘法子单元612，用于根据本方具有的所述隐私数据的第一分片、第二常数和所述第一结果分片，与所述第二方提供的所述隐私数据的第二分片和所述上一轮迭代的运算结果的第二结果分片，进行和共享下的安全乘法运算，得到第二中间结果的第一分片；所述第二方得到第二中间结果的第二分片；
第二本地处理子单元613，用于根据所述第一本地处理子单元611得到的第一中间结果的第一分片和所述安全乘法子单元612得到的第二中间结果的第一分片作为减数，进行本地处理，得到所述第一中间结果与所述第二中间结果的差值的第一分片；所述第二方得到所述差值的第二分片；所述差值作为本轮迭代的运算结果。
可选地，作为一个实施例，所述第t轮迭代为第1轮迭代，所述上一轮迭代的运算结果为所述迭代初始值。
可选地，作为一个实施例，所述第t轮迭代为所述预定次数的迭代，所述差值为所述求逆开平方运算的运算结果。
可选地，作为一个实施例，所述第一常数为3/2，所述第一中间结果为上一轮迭代的运算结果与第一常数相乘的结果；以及，所述第二常数为1/2，所述第二中间结果为所述第二常数、所述隐私数据和所述上一轮迭代的运算结果的三次方相乘的结果。
可选地，作为一个实施例，所述安全乘法子单元612包括：
第一安全乘法模块，用于根据本方具有的所述隐私数据的第一分片和所述第一结果分片，与所述第二方提供的所述隐私数据的第二分片和所述第二结果分片，进行第一安全乘法运算，得到第三中间结果的第一分片；所述第二方得到第三中间结果的第二分片；
第二安全乘法模块，用于根据本方具有的所述第一安全乘法模块得到的第三中间结果的第一分片和所述第一结果分片，与所述第二方提供的所述第三中间结果的第二分片和所述第二结果分片，进行第二安全乘法运算，得到第四中间结果的第一分片；所述第二方得到第四中间结果的第二分片；
第三安全乘法模块，用于根据本方具有的所述第二安全乘法模块得到的第四中间结果的第一分片和所述第一结果分片，与所述第二方提供的所述第四中间结果的第二分片和所述第二结果分片，进行第三安全乘法运算，得到第五中间结果的第一分片；所述第二方得到第五中间结果的第二分片；
本地乘法模块，用于根据所述第三安全乘法模块得到的第五中间结果的第一分片与第二常数，进行本地乘法运算，得到所述第二中间结果的第一分片。
可选地，作为一个实施例，所述隐私数据为定点数，f为定点数的定点位置；所述迭代初始值为2的-f次幂。
可选地，作为一个实施例，所述隐私数据具有第一取值范围，所述迭代初始值根据所述第一取值范围而确定。
可选地，作为一个实施例，所述安全乘法运算针对定点数进行，所述定点数由整数部分和定点位置共同确定；
所述安全乘法运算包括：
根据定点数的整数部分进行安全乘法运算，得到第六中间结果，将所述第六中间结果右移定点位置相同数目位，得到定点数的乘法运算结果。
可选地，作为一个实施例，所述安全乘法运算用于根据第一方的第一数据的第一分片和第二数据的第一分片，以及第二方的第一数据的第二分片和第二数据的第二分片进行乘法运算；包括：
从第三方获取第一随机数的第一分片，以及第二随机数的第一分片，以及第一随机数和第二随机数的乘积的第一分片；
向第二方发送第一数据的第一分片与第一随机数的第一分片的第一差值，以及第二数据的第一分片与第二随机数的第一分片的第二差值，以使所述第二方根据所述第一差值和所述第二差值计算乘法运算结果的第二分片；
从所述第二方接收第一数据的第二分片与第一随机数的第二分片的第三差值，以及第二数据的第二分片与第二随机数的第二分片的第四差值；
根据所述第三差值和所述第四差值计算乘法运算结果的第一分片。
可选地，作为一个实施例，所述隐私数据对应于样本特征；所述求逆开平方运算的运算结果用于对所述样本特征进行归一化处理。
通过本说明书实施例提供的装置，第一方的迭代单元61根据本方具有的所述隐私数据的第一分片和迭代初始值，与所述第二方提供的所述隐私数据的第二分片，进行预定次数的多轮迭代运算，得到针对隐私数据进行求逆开平方运算的运算结果的近似值；其中，所述迭代初始值小于所述求逆开平方运算的运算结果，所述多轮迭代运算的每一轮迭代的运算结果大于上一轮迭代的运算结果；其中，所述多轮迭代运算中的每一轮迭代涉及本地处理，以及和共享下的安全乘法运算。其中，所述多轮迭代运算中的第t轮迭代包括：首先第一方的第一本地处理子单元611根据上一轮迭代的运算结果的第一结果分片与第一常数，进行本地处理，得到第一中间结果的第一分片；所述第二方得到第一中间结果的第二分片；然后第一方的安全乘法子单元612根据本方具有的所述隐私数据的第一分片、第二常数和所述第一结果分片，与所述第二方提供的所述隐私数据的第二分片和所述上一轮迭代的运算结果的第二结果分片，进行和共享下的安全乘法运算，得到第二中间结果的第一分片；所述第二方得到第二中间结果的第二分片；最后第一方的第二本地处理子单元613根据所述第一中间结果的第一分片和第二中间结果的第一分片，进行本地处理，得到所述第一中间结果与所述第二中间结果的差值的第一分片；所述第二方得到所述差值的第二分片；所述差值作为本轮迭代的运算结果。由上可见，本说明书实施例，通过预定次数的多轮迭代运算，得到针对隐私数据进行求逆开平方运算的运算结果的近似值，每一轮迭代中仅涉及本地处理和安全乘法运算，均可以以较高的效率基于和共享形式进行计算，能够在针对隐私数据进行处理时，具有较低的通信轮次和通信量。
根据另一方面的实施例，还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行结合图2所描述的方法。
根据再一方面的实施例，还提供一种计算设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述处理器执行所述可执行代码时，实现结合图2所描述的方法。
本领域技术人员应该可以意识到，在上述一个或多个示例中，本发明所描述的功能可以用硬件、软件、固件或它们的任意组合来实现。当使用软件实现时，可以将这些功能存储在计算机可读介质中或者作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的技术方案的基础之上，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本发明的保护范围之内。

Claims (24)

1.一种针对隐私数据进行处理的方法，所述隐私数据基于和共享的方式被拆分成第一分片和第二分片，所述隐私数据的第一分片分布于第一方，所述隐私数据的第二分片分布于第二方，所述方法通过所述第一方执行，包括：
根据本方具有的所述隐私数据的第一分片和迭代初始值，与所述第二方提供的所述隐私数据的第二分片，进行预定次数的多轮迭代运算，得到针对隐私数据进行求逆开平方运算的运算结果的近似值；其中，所述迭代初始值小于所述求逆开平方运算的运算结果，所述多轮迭代运算的每一轮迭代的运算结果大于上一轮迭代的运算结果；
其中，所述多轮迭代运算中的每一轮迭代仅涉及本地数学运算，以及和共享下的安全乘法运算。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述多轮迭代运算中的第t轮迭代包括：
根据上一轮迭代的运算结果的第一结果分片与第一常数，进行本地数学运算，得到第一中间结果的第一分片；所述第二方得到第一中间结果的第二分片；
根据本方具有的所述隐私数据的第一分片、第二常数和所述第一结果分片，与所述第二方提供的所述隐私数据的第二分片和所述上一轮迭代的运算结果的第二结果分片，进行和共享下的安全乘法运算，得到第二中间结果的第一分片；所述第二方得到第二中间结果的第二分片；
根据所述第一中间结果的第一分片和第二中间结果的第一分片，进行本地数学运算，得到所述第一中间结果与所述第二中间结果的差值的第一分片；所述第二方得到所述差值的第二分片；所述差值作为本轮迭代的运算结果。
3.如权利要求2所述的方法，其中，所述第t轮迭代为第1轮迭代，所述上一轮迭代的运算结果为所述迭代初始值。
4.如权利要求2所述的方法，其中，所述第t轮迭代为所述预定次数的迭代，所述差值为所述求逆开平方运算的运算结果。
5.如权利要求2所述的方法，其中，所述第一常数为3/2，所述第一中间结果为上一轮迭代的运算结果与第一常数相乘的结果；以及，所述第二常数为1/2，所述第二中间结果为所述第二常数、所述隐私数据和所述上一轮迭代的运算结果的三次方相乘的结果。
6.如权利要求2所述的方法，其中，所述安全乘法运算包括：
根据本方具有的所述隐私数据的第一分片和所述第一结果分片，与所述第二方提供的所述隐私数据的第二分片和所述第二结果分片，进行第一安全乘法运算，得到第三中间结果的第一分片；所述第二方得到第三中间结果的第二分片；
根据本方具有的所述第三中间结果的第一分片和所述第一结果分片，与所述第二方提供的所述第三中间结果的第二分片和所述第二结果分片，进行第二安全乘法运算，得到第四中间结果的第一分片；所述第二方得到第四中间结果的第二分片；
根据本方具有的所述第四中间结果的第一分片和所述第一结果分片，与所述第二方提供的所述第四中间结果的第二分片和所述第二结果分片，进行第三安全乘法运算，得到第五中间结果的第一分片；所述第二方得到第五中间结果的第二分片；
根据第五中间结果的第一分片与第二常数，进行本地乘法运算，得到所述第二中间结果的第一分片。
7.如权利要求1所述的方法，其中，所述隐私数据为定点数，f为定点数的定点位置；所述迭代初始值为2的-f次幂。
8.如权利要求1所述的方法，其中，所述隐私数据具有第一取值范围，所述迭代初始值根据所述第一取值范围而确定。
9.如权利要求1所述的方法，其中，所述安全乘法运算针对定点数进行，所述定点数由整数部分和定点位置共同确定；
所述安全乘法运算包括：
根据定点数的整数部分进行安全乘法运算，得到第六中间结果，将所述第六中间结果右移定点位置相同数目位，得到定点数的乘法运算结果。
10.如权利要求1所述的方法，其中，所述安全乘法运算用于根据第一方的第一数据的第一分片和第二数据的第一分片，以及第二方的第一数据的第二分片和第二数据的第二分片进行乘法运算，以得到所述第一数据与所述第二数据相乘的乘法运算结果；包括：
从第三方获取第一随机数的第一分片，以及第二随机数的第一分片，以及第一随机数和第二随机数的乘积的第一分片；
向第二方发送第一数据的第一分片与第一随机数的第一分片的第一差值，以及第二数据的第一分片与第二随机数的第一分片的第二差值，以使所述第二方根据所述第一差值和所述第二差值计算所述乘法运算结果的第二分片；
从所述第二方接收第一数据的第二分片与第一随机数的第二分片的第三差值，以及第二数据的第二分片与第二随机数的第二分片的第四差值；
根据所述第三差值和所述第四差值计算所述乘法运算结果的第一分片。
11.如权利要求1所述的方法，其中，所述隐私数据对应于样本特征；所述求逆开平方运算的运算结果用于对所述样本特征进行归一化处理。
12.一种针对隐私数据进行处理的装置，所述隐私数据基于和共享的方式被拆分成第一分片和第二分片，所述隐私数据的第一分片分布于第一方，所述隐私数据的第二分片分布于第二方，所述装置设置于所述第一方，包括：
迭代单元，用于根据本方具有的所述隐私数据的第一分片和迭代初始值，与所述第二方提供的所述隐私数据的第二分片，进行预定次数的多轮迭代运算，得到针对隐私数据进行求逆开平方运算的运算结果的近似值；其中，所述迭代初始值小于所述求逆开平方运算的运算结果，所述多轮迭代运算的每一轮迭代的运算结果大于上一轮迭代的运算结果；
其中，所述多轮迭代运算中的每一轮迭代仅涉及本地数学运算，以及和共享下的安全乘法运算。
13.如权利要求12所述的装置，其中，所述迭代单元包括用于所述多轮迭代运算中的第t轮迭代的如下子单元：
第一本地处理子单元，用于根据上一轮迭代的运算结果的第一结果分片与第一常数，进行本地数学运算，得到第一中间结果的第一分片；所述第二方得到第一中间结果的第二分片；
安全乘法子单元，用于根据本方具有的所述隐私数据的第一分片、第二常数和所述第一结果分片，与所述第二方提供的所述隐私数据的第二分片和所述上一轮迭代的运算结果的第二结果分片，进行和共享下的安全乘法运算，得到第二中间结果的第一分片；所述第二方得到第二中间结果的第二分片；
第二本地处理子单元，用于根据所述第一本地处理子单元得到的第一中间结果的第一分片和所述安全乘法子单元得到的第二中间结果的第一分片，进行本地数学运算，得到所述第一中间结果与所述第二中间结果的差值的第一分片；所述第二方得到所述差值的第二分片；所述差值作为本轮迭代的运算结果。
14.如权利要求13所述的装置，其中，所述第t轮迭代为第1轮迭代，所述上一轮迭代的运算结果为所述迭代初始值。
15.如权利要求13所述的装置，其中，所述第t轮迭代为所述预定次数的迭代，所述差值为所述求逆开平方运算的运算结果。
16.如权利要求13所述的装置，其中，所述第一常数为3/2，所述第一中间结果为上一轮迭代的运算结果与第一常数相乘的结果；以及，所述第二常数为1/2，所述第二中间结果为所述第二常数、所述隐私数据和所述上一轮迭代的运算结果的三次方相乘的结果。
17.如权利要求13所述的装置，其中，所述安全乘法子单元包括：
第一安全乘法模块，用于根据本方具有的所述隐私数据的第一分片和所述第一结果分片，与所述第二方提供的所述隐私数据的第二分片和所述第二结果分片，进行第一安全乘法运算，得到第三中间结果的第一分片；所述第二方得到第三中间结果的第二分片；
第二安全乘法模块，用于根据本方具有的所述第一安全乘法模块得到的第三中间结果的第一分片和所述第一结果分片，与所述第二方提供的所述第三中间结果的第二分片和所述第二结果分片，进行第二安全乘法运算，得到第四中间结果的第一分片；所述第二方得到第四中间结果的第二分片；
第三安全乘法模块，用于根据本方具有的所述第二安全乘法模块得到的第四中间结果的第一分片和所述第一结果分片，与所述第二方提供的所述第四中间结果的第二分片和所述第二结果分片，进行第三安全乘法运算，得到第五中间结果的第一分片；所述第二方得到第五中间结果的第二分片；
本地乘法模块，用于根据所述第三安全乘法模块得到的第五中间结果的第一分片与第二常数，进行本地乘法运算，得到所述第二中间结果的第一分片。
18.如权利要求12所述的装置，其中，所述隐私数据为定点数，f为定点数的定点位置；所述迭代初始值为2的-f次幂。
19.如权利要求12所述的装置，其中，所述隐私数据具有第一取值范围，所述迭代初始值根据所述第一取值范围而确定。
20.如权利要求12所述的装置，其中，所述安全乘法运算针对定点数进行，所述定点数由整数部分和定点位置共同确定；
所述安全乘法运算包括：
根据定点数的整数部分进行安全乘法运算，得到第六中间结果，将所述第六中间结果右移定点位置相同数目位，得到定点数的乘法运算结果。
21.如权利要求12所述的装置，其中，所述安全乘法运算用于根据第一方的第一数据的第一分片和第二数据的第一分片，以及第二方的第一数据的第二分片和第二数据的第二分片进行乘法运算，以得到所述第一数据与所述第二数据相乘的乘法运算结果；包括：
从第三方获取第一随机数的第一分片，以及第二随机数的第一分片，以及第一随机数和第二随机数的乘积的第一分片；
向第二方发送第一数据的第一分片与第一随机数的第一分片的第一差值，以及第二数据的第一分片与第二随机数的第一分片的第二差值，以使所述第二方根据所述第一差值和所述第二差值计算所述乘法运算结果的第二分片；
从所述第二方接收第一数据的第二分片与第一随机数的第二分片的第三差值，以及第二数据的第二分片与第二随机数的第二分片的第四差值；
根据所述第三差值和所述第四差值计算所述乘法运算结果的第一分片。
22.如权利要求12所述的装置，其中，所述隐私数据对应于样本特征；所述求逆开平方运算的运算结果用于对所述样本特征进行归一化处理。
23.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行权利要求1-11中任一项的所述的方法。
24.一种计算设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述处理器执行所述可执行代码时，实现权利要求1-11中任一项的所述的方法。
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