CN113343305B - 隐私数据的交集计算方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

隐私数据的交集计算方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明涉及安全技术领域，揭露了一种隐私数据的交集计算方法，应用于客户端，包括：接收服务端发送的数据过滤器，利用所述数据过滤器对客户端数据进行数据过滤，得到客户端过滤数据，对所述客户端过滤数据进行布谷鸟哈希处理，根据得到的哈希值构建客户端哈希表，利用所述客户端哈希表与所述服务端进行不经意传输，得到客户端对比序列，计算所述客户端对比序列与所述服务端发送的服务端加密序列的交集数据，并将所有的交集数据作为隐私交集。本发明还提出一种隐私数据的交集计算装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本发明可以解决数据交集计算的效率较低的问题。

Description

隐私数据的交集计算方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及安全技术领域，尤其涉及一种隐私数据的交集计算方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
隐私保护集合交集(Private Set Intersection,PSI)是计算多方隐私数据交集的一种方法，属于安全多方计算领域的特定应用问题，不仅具有重要的理论意义，也具有很强的应用价值。比如，以计算广告的实际效果为例，对于广告的有效程度的衡量的常见方法是计算所谓的转换率，也就是浏览广告的用户中有多少用户最终浏览了相应的商品页面，或是最终购买了相应的商品、服务，一般是计算浏览广告的用户信息(由广告发送方占有)和完成相应交易的用户信息(由商家占有)的交集。
随着用户数据的隐私保护越来越受到重视，保护数据的隐私性在很多场景下是自然甚至是必要的需求。目前的隐私数据的交集计算多是基于同态加密，混淆电路或其他公钥加密的设计，运行时间和通信开销较大，使得数据交集计算的效率低下。
发明内容
本发明提供一种隐私数据的交集计算方法、装置、设备及存储介质，其主要目的在于解决数据交集计算的效率较低的问题。
为实现上述目的，本发明提供的一种应用于客户端的隐私数据的交集计算方法，包括：
接收服务端发送的数据过滤器，利用所述数据过滤器对客户端数据进行数据过滤，得到客户端过滤数据；
对所述客户端过滤数据进行布谷鸟哈希处理，根据得到的哈希值构建客户端哈希表；
利用所述客户端哈希表与所述服务端进行不经意传输，得到客户端对比序列；
计算所述客户端对比序列与所述服务端发送的服务端加密序列的交集数据，并将所有的交集数据作为隐私交集。
可选地，所述利用所述数据过滤器对客户端数据进行数据过滤，得到客户端过滤数据，包括：
利用所述数据过滤器中第一哈希函数集合的哈希函数对所述客户端数据进行哈希处理，并将得到的哈希值映射到所述数据过滤器的位数组上；
提取所述位数组上重合位置对应的客户端数据，得到所述客户端过滤数据。
可选地，所述对所述客户端过滤数据进行布谷鸟哈希处理，根据得到的哈希值构建客户端哈希表，包括：
利用预设的第二哈希函数集合中的哈希函数对所述客户端过滤数据进行布谷鸟哈希处理，得到客户端哈希值；
以所述客户端过滤数据为索引，及将所述客户端哈希值作为索引结果，填充至预设数量的哈希桶中；
基于所述索引及所述哈希桶构建客户端哈希表。
可选地，所述利用所述客户端哈希表与所述服务端进行不经意传输，得到客户端对比序列，包括：
将所述客户端哈希表中的元素作为所述不经意传输的输入选择向量；
向服务端发送随机秘钥对，并接收所述服务端基于所述随机秘钥对反馈的服务端密钥序列；
从所述随机密钥对中选择私钥序列对所述服务端密钥序列进行解密，并利用解密后的服务端密钥序列对所述输入选择向量进行加密，得到加密数据矩阵；
利用预设的线性纠正序列对所述加密数据矩阵进行异或处理，得到所述客户端对比序列。
为实现上述目的，本发明提供的一种应用于服务端的隐私数据的交集计算方法，包括：
利用服务端数据生成数据过滤器，并将所述数据过滤器发送至客户端；
对所述服务端数据进行哈希处理，根据得到的哈希值构建二维哈希表；
利用所述二维哈希表与客户端基于所述数据过滤器得到的客户端哈希表进行不经意传输，得到服务端加密序列，并发送至客户端，以使所述客户端基于所述服务端加密序列计算得到隐私交集。
可选地，所述利用服务端数据生成数据过滤器，包括：
利用预设的第一哈希函数集合及预设长度的位数组生成布隆过滤器；
利用所述第一哈希函数集合中的哈希函数依次对所述服务端数据进行哈希处理，并将得到的哈希值依次映射到所述布隆过滤器中的位数组上，得到所述数据过滤器。
可选地，所述利用所述二维哈希表与客户端基于所述数据过滤器得到的客户端哈希表进行不经意传输，得到服务端加密序列，包括：
获取客户端发送的随机密钥对，利用预设的选择向量从所述随机密钥对中选择公钥序列对本地密钥进行加密，得到服务端密钥序列，并将所述服务端密钥序列发送至客户端；
接收所述客户端基于所述服务端密钥序列反馈的加密数据矩阵；
利用所述服务端密钥序列对所述加密数据矩阵进行解密，得到解密数据矩阵，汇总所述二维哈希表中与所述解密数据矩阵相等的元素，得到所述服务端加密序列。
为了解决上述问题，本发明还提供一种应用于客户端的隐私数据的交集计算装置，所述装置包括：
数据过滤模块，用于接收服务端发送的数据过滤器，利用所述数据过滤器对客户端数据进行数据过滤，得到客户端过滤数据；
第一哈希表构建模块，用于对所述客户端过滤数据进行布谷鸟哈希处理，根据得到的哈希值构建客户端哈希表；
第一不经意传输模块，用于利用所述客户端哈希表与所述服务端进行不经意传输，得到客户端对比序列；
数据交集计算模块，用于计算所述客户端对比序列与所述服务端发送的服务端加密序列的交集数据，并将所有的交集数据作为隐私交集。
为了解决上述问题，本发明还提供一种应用于服务端的隐私数据的交集计算装置，所述装置包括：
数据过滤器生成模块，用于利用服务端数据生成数据过滤器，并将所述数据过滤器发送至客户端；
第二哈希表构建模块，用于对所述服务端数据进行哈希处理，根据得到的哈希值构建二维哈希表；
第二不经意传输模块，用于利用所述二维哈希表与客户端基于所述数据过滤器得到的客户端哈希表进行不经意传输，得到服务端加密序列，并发送至客户端，以使所述客户端基于所述服务端加密序列计算得到隐私交集。
为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
存储器，存储至少一个指令；及
处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现上述所述的隐私数据的交集计算方法。
为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的隐私数据的交集计算方法。
本发明通过服务端发送的数据过滤器对客户端数据进行数据过滤，得到客户端过滤数据，大大降低了数据处理量，提高了数据交集计算的速率。基于布谷鸟哈希处理的特性，可以降低对存储空间的占用，提高数据查询速度，并且仅需哈希处理及不经意传输即可计算数据交集，也降低了与服务端的运行时间及通信开销，提高了数据交集计算的效率。同时，各端的明文数据均未离开各方，进一步提高了数据传输的安全性。因此本发明提出的隐私数据的交集计算方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决数据交集计算的效率较低的问题。
附图说明
图1为本发明第一方法实施例提供的隐私数据的交集计算方法的流程示意图；
图2为本发明第二方法实施例提供的隐私数据的交集计算方法的流程示意图；
图3为本发明一实施例提供的隐私数据的交集计算装置的功能模块图；
图4为本发明一实施例提供的实现所述隐私数据的交集计算方法的电子设备的结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实施例提供一种隐私数据的交集计算方法。所述隐私数据的交集计算方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述隐私数据的交集计算方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。
参照图1所示，为本发明第一方法实施例提供隐私数据的交集计算方法的流程示意图。在本实施例中，所述隐私数据的交集计算方法应用于客户端，包括：
S10、接收服务端发送的数据过滤器，利用所述数据过滤器对客户端数据进行数据过滤，得到客户端过滤数据。
本发明实施例中，所述数据过滤器基于布隆过滤器构建，用于根据服务端的数据来对客户端本地的数据进行过滤，从而提高数据处理速度。
具体地，所述利用所述数据过滤器对客户端数据进行数据过滤，得到客户端过滤数据，包括：
利用所述数据过滤器中第一哈希函数集合的哈希函数对所述客户端数据进行哈希处理，并将得到的哈希值映射到所述数据过滤器的位数组上；
提取所述位数组上重合位置对应的客户端数据，得到所述客户端过滤数据。
本发明实施例中，所述数据过滤器中的位数组上已经映射有服务端数据，将客户端数据利用同一哈希函数集合映射到所述位数组上，将同时映射有服务端数据及客户端数据的位置作为重合位置，通过将重合位置的客户端数据提取出来，可以初步确定两端重合数据，减少数据处理量。
本发明一可选实施例中，以求隐私交集客户为例，X集合为服务端的客户联系方式数据，Y集合为客户端的客户联系方式数据，隐私交集本质是求X与Y中相等的数据，因存在hash(哈希)冲突，hash(哈希)后相等的数据，其原始数据不一定相等，比如，Xi＝45，Yi＝55，hash(Xi)＝EUTNFI，hash(Yi)＝EUTNFI，但Xi不等于Yi，利用所述数据过滤器可以快速过滤掉绝对不相等的数据，得到客户端过滤数据Y'集合，从而减少计算量，降低通信时间。
S11、对所述客户端过滤数据进行布谷鸟哈希处理，根据得到的哈希值构建客户端哈希表。
本发明实施例中，所述布谷鸟哈希(cuckoo hash)是一种解决哈希冲突的方法，其目的是使用简单的哈希函数来提高哈希表的利用率，利用较少计算换取了较大空间。布谷鸟哈希的基本思想是使用2个哈希函数来处理碰撞，从而每个key都对应到2个位置。以hashA和hashB计算对应key的位置为例，当两个位置均为空，则任选一个插入；当两个位置中一个为空，则插入到空的那个位置；当两个位置均不为空，则踢出一个位置后插入，对被踢出的key值再次循环布谷鸟哈希直到插入成功，如果被踢出的次数达到一定的阈值，则认为hash表已满。
具体地，所述对所述客户端过滤数据进行布谷鸟哈希处理，根据得到的哈希值构建客户端哈希表，包括：
利用预设的第二哈希函数集合中的哈希函数对所述客户端过滤数据进行布谷鸟哈希处理，得到客户端哈希值；
以所述客户端过滤数据为索引，及将所述客户端哈希值作为索引结果，填充至预设数量的哈希桶中；
基于所述索引及所述哈希桶构建客户端哈希表。
例如，客户端利用所述第二哈希函数集对Y'集合进行布谷鸟哈希处理，得到客户端哈希表T2[b'][4](第二维最大桶容量为4)。
S12、利用所述客户端哈希表与所述服务端进行不经意传输，得到客户端对比序列。
本发明实施例中，所述不经意传输协议是一种可保护隐私的双方通信协议，在传输过程中接受者的隐私不被发送者所知道，使通信双方以一种选择模糊化的方式传送消息。抽象地讲，就是A给B发消息，A却不知道B收到的是什么，同时还应该保证B不会多知道他本不应该知道的消息，所述不经意传输协议包括：1选1、2选1、n选1、n选k等。
具体地，所述利用所述客户端哈希表与所述服务端进行不经意传输，得到客户端对比序列，包括：
将所述客户端哈希表中的元素作为所述不经意传输的输入选择向量；
向服务端发送随机秘钥对，并接收所述服务端基于所述随机秘钥对反馈的服务端密钥序列；
从所述随机密钥对中选择私钥序列对所述服务端密钥序列进行解密，并利用解密后的服务端密钥序列对所述输入选择向量进行加密，得到加密数据矩阵；
利用预设的线性纠正序列对所述加密数据矩阵进行异或处理，得到所述客户端对比序列。
本发明实施例中，客户端将客户端哈希表中的元素转换为十进制，并作为第i次不经意传输协议的输入选择向量，例如，客户端输入r[i]∈{0,...N-1}，其中1<＝i<＝m，其中，r[i]为第i个输入选择向量，m表示不经意传输协议的执行次数。所述预设的线性纠正序列可以为为一组公开线性错误纠正码的集合{w0,...,wn-1}，用于对传输的数据发生错误后在客户端自行发现或纠正。所述异或处理符号为例如，/>如果a、b两个值不相同，则异或结果为1，如果a、b两个值相同，异或结果为0。通过线性纠正序列和所述异或处理，可以进一步提高数据传输的准确性。
S13、计算所述客户端对比序列与所述服务端发送的服务端加密序列的交集数据，并将所有的交集数据作为隐私交集。
本发明实施例中，在客户端与服务端完成k次基础2选1不经意传输协议后，客户端输出客户端对比序列(Sx)，服务端输出服务端加密序列(Sy)，客户端通过逐个比较Sx与Sy是否相等便能够提取两端的交集数据。
本发明通过服务端发送的数据过滤器对客户端数据进行数据过滤，得到客户端过滤数据，大大降低了数据处理量，提高了数据交集计算的速率。基于布谷鸟哈希处理的特性，可以降低对存储空间的占用，提高数据查询速度，并且仅需哈希处理及不经意传输即可计算数据交集，也降低了与服务端的运行时间及通信开销，提高了数据交集计算的效率。同时，各端的明文数据均未离开各方，进一步提高了数据传输的安全性。因此本发明提出的应用于客户端的隐私数据的交集计算方法，可以解决数据交集计算的效率较低的问题。
参照图2所示，为本发明第二方法实施例提供的隐私数据的交集计算方法的流程示意图。在本实施例中，所述隐私数据的交集计算方法应用于服务端，包括：
S20、利用服务端数据生成数据过滤器，并将所述数据过滤器发送至客户端。
本发明实施例中，所述服务端数据是指服务端本地用于和客户端的数据计算交集的数据，例如，服务端数据可以为广告商记录的已推送广告的用户信息。所述数据过滤器用于根据服务端数据对客户端的数据进行过滤，从而提高数据处理速度。
具体地，所述利用服务端数据生成数据过滤器，包括：
利用预设的第一哈希函数集合及预设长度的位数组生成布隆过滤器；
利用所述第一哈希函数集合中的哈希函数依次对所述服务端数据进行哈希处理，并将得到的哈希值依次映射到所述布隆过滤器中的位数组上，得到所述数据过滤器。
本发明实施例中，所述布隆过滤器(Bloom Filter)是由一个长的二进制位数组和一系列随机映射函数(如哈希函数)组成。所述哈希处理(hash code)可以通过哈希函数将任意数据转换成长度固定的数据串，即哈希值。
本发明一可选实施例中，例如，所述第一哈希函数集合可以为{h1,…，hk}，利用第一哈希函数集合中的哈希函数将所述服务端数据映射到位数组上，所述位数组上每一个位置只占有1个bit，而每个bit只有0和1两种状态，当服务端的数据被映射到位数据的一个bit上时，该位置被标记为1，将映射完成的数据过滤器发送至客户端。
S21、对所述服务端数据进行哈希处理，根据得到的哈希值构建二维哈希表。
本发明实施例中，所述二维哈希表中，第二维的数据填充至所有哈希桶，由于哈希表中同一个位置可能存有多个元素，即存在哈希冲突问题，可以在哈希表中的每个位置放一个链表(即哈希桶)，这个链表就跟个桶一样盛着元素，从而解决哈希冲突。
具体地，所述对所述服务端数据进行哈希处理，根据得到的哈希值构建二维哈希表，包括：
利用预设的第二哈希函数集合中的哈希函数对所述服务端数据进行简单哈希处理，得到服务端哈希值；
以所述服务端数据为索引，及将所述服务端哈希值作为索引结果，填充至预设数量的哈希桶中；
基于所述索引及所述哈希桶构建二维哈希表。
本发明一可选实施例中，所述二维哈希表以服务端数据和服务端哈希值构建键值对(key-value)，其中key值为索引，value值为索引结果。例如，所述第二哈希函数集合可以为{h'1,…,h'k}，服务端数据为集合X，利用第二哈希函数集合中的哈希函数对集合X进行哈希处理，得到服务端哈希表T1[b'][Mb']，Mb'是指第二维填充的最大桶容量，b'为哈希桶个数。
本发明实施例中，由于服务端的二维哈希表和客户端哈希表是基于同一哈希函数集合(第二哈希函数集合)，因此可以进行快速比较，从而提高交集计算的速度。
S22、利用所述二维哈希表与客户端基于所述数据过滤器得到的客户端哈希表进行不经意传输，得到服务端加密序列，并发送至客户端，以使所述客户端基于所述服务端加密序列计算得到隐私交集。
具体地，所述利用所述二维哈希表与客户端基于所述数据过滤器得到的客户端哈希表进行不经意传输，得到服务端加密序列，包括：
获取客户端发送的随机密钥对，利用预设的选择向量从所述随机密钥对中选择公钥序列对本地密钥进行加密，得到服务端密钥序列，并将所述服务端密钥序列发送至客户端；
接收所述客户端基于所述服务端密钥序列反馈的加密数据矩阵；
利用所述服务端密钥序列对所述加密数据矩阵进行解密，得到解密数据矩阵，汇总所述二维哈希表中与所述解密数据矩阵相等的元素，得到所述服务端加密序列。
本发明一可选实施例中，服务端与客户端进行k次基础2选1不经意传输协议，客户端持有k个随机密钥对(每个密钥对包含公钥及私钥)，服务端持有选择向量，以其中一次基础2选1不经意传输协议为例，服务端利用选择向量从k个随机密钥对中选择两个密钥对，并利用两个密钥对中的任一一个公钥加密服务端本地算法(可以为RSA算法)的密钥，将加密后的服务端密钥发送至客户端，客户端利用两个密钥对中的两个私钥解密加密后的服务端密钥，得到两个随机数，其中一个随机数即为服务端密钥，客户端利用两个随机数对客户端哈希表中的两个元素进行加密，并将加密后的数据发送至服务端，服务端利用本地算法(可以为RSA算法)的密钥进行解密，将服务端哈希表中的每一个元素转换为十进制，并将解密后的数据和进制转换后的元素进行对比，将所述服务端哈希表中对比相等的元素提取出来。
本发明实施例中，由于执行了k次基础2选1不经意传输协议，最后服务端会汇总所有提取出来的元素得到所述服务端加密序列。同时，基于不经意传输协议来传输数据，可以提高数据传输的安全性。
进一步的，所述方法还包括：得到服务端加密序列，并将所述服务端加密序列发送至客户端之后，获取客户端反馈的基于所述服务端加密序列计算得到的隐私交集。
本发明实施例中，服务端通过不经意协议与客户端进行协同计算，可以获得加密元素(即服务端加密序列)，经过和客户端的数据进行对比，可以得到服务端和客户端的交集数据。例如，服务端数据为集合X，客户端过滤后的数据为Y'集合，最终客户端输出为X∩Y'并发送至服务端。
本发明通过生成的数据过滤器来对客户端的数据进行过滤，可以降低了数据处理量，提高了数据交集计算的速率。并且仅需哈希处理及不经意传输即可计算数据交集，也降低了与客户端的运行时间及通信开销，提高了数据交集计算的效率。同时，数据交集计算仅在客户端进行，避免了计算资源的浪费。因此本发明提出的应用于服务端的隐私数据的交集计算方法，可以解决数据交集计算的效率较低的问题。
如图3所示，是本发明一实施例提供的隐私数据的交集计算装置的功能模块图。
本发明所述隐私数据的交集计算装置可以被划分为第一隐私数据交集计算装置100以及第二隐私数据交集计算装置200。其中，所述第一隐私数据交集计算装置100可以安装于客户端中，所述第二隐私数据交集计算装置200可以安装于服务端中。
根据实现的功能，所述第一隐私数据交集计算装置100可以包括数据过滤模块101、第一哈希表构建模块102、第一不经意传输模块103及数据交集计算模块104；以及所述第二隐私数据交集计算装置200可以包括数据过滤器生成模块201、第二哈希表构建模块202及第二不经意传输模块203。
本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
在本实施例中，所述第一隐私数据交集计算装置100中各模块/单元的功能如下：
所述数据过滤模块101，用于接收服务端发送的数据过滤器，利用所述数据过滤器对客户端数据进行数据过滤，得到客户端过滤数据。
本发明实施例中，所述数据过滤器基于布隆过滤器构建，用于根据服务端的数据来对客户端本地的数据进行过滤，从而提高数据处理速度。
具体地，所述数据过滤模块101通过执行下述操作得到客户端过滤数据：
利用所述数据过滤器中第一哈希函数集合的哈希函数对所述客户端数据进行哈希处理，并将得到的哈希值映射到所述数据过滤器的位数组上；
提取所述位数组上重合位置对应的客户端数据，得到所述客户端过滤数据。
本发明实施例中，所述数据过滤器中的位数组上已经映射有服务端数据，将客户端数据利用同一哈希函数集合映射到所述位数组上，将同时映射有服务端数据及客户端数据的位置作为重合位置，通过将重合位置的客户端数据提取出来，可以初步确定两端重合数据，减少数据处理量。
本发明一可选实施例中，以求隐私交集客户为例，X集合为服务端的客户联系方式数据，Y集合为客户端的客户联系方式数据，隐私交集本质是求X与Y中相等的数据，因存在hash(哈希)冲突，hash(哈希)后相等的数据，其原始数据不一定相等，比如，Xi＝45，Yi＝55，hash(Xi)＝EUTNFI，hash(Yi)＝EUTNFI，但Xi不等于Yi，利用所述数据过滤器可以快速过滤掉绝对不相等的数据，得到客户端过滤数据Y'集合，从而减少计算量，降低通信时间。
所述第一哈希表构建模块102，用于对所述客户端过滤数据进行布谷鸟哈希处理，根据得到的哈希值构建客户端哈希表。
本发明实施例中，所述布谷鸟哈希(cuckoo hash)是一种解决哈希冲突的方法，其目的是使用简单的哈希函数来提高哈希表的利用率，利用较少计算换取了较大空间。布谷鸟哈希的基本思想是使用2个哈希函数来处理碰撞，从而每个key都对应到2个位置，以hashA和hashB计算对应key的位置为例，当两个位置均为空，则任选一个插入；当两个位置中一个为空，则插入到空的那个位置；当两个位置均不为空，则踢出一个位置后插入，对被踢出的key值再次循环布谷鸟哈希直到插入成功，如果被踢出的次数达到一定的阈值，则认为hash表已满。
具体地，所述第一哈希表构建模块102通过执行下述操作构建客户端哈希表：
利用预设的第二哈希函数集合中的哈希函数对所述客户端过滤数据进行布谷鸟哈希处理，得到客户端哈希值；
以所述客户端过滤数据为索引，及将所述客户端哈希值作为索引结果，填充至预设数量的哈希桶中；
基于所述索引及所述哈希桶构建客户端哈希表。
例如，客户端利用所述第二哈希函数集对Y'集合进行布谷鸟哈希处理，得到客户端哈希表T2[b'][4](第二维最大桶容量为4)。
所述第一不经意传输模块103，用于利用所述客户端哈希表与所述服务端进行不经意传输，得到客户端对比序列。
本发明实施例中，所述不经意传输协议是一种可保护隐私的双方通信协议，在传输过程中接受者的隐私不被发送者所知道，使通信双方以一种选择模糊化的方式传送消息。抽象地讲，就是A给B发消息，A却不知道B收到的是什么，同时还应该保证B不会多知道他本不应该知道的消息，所述不经意传输协议包括：1选1、2选1、n选1、n选k等。
具体地，所述第一不经意传输模块103通过执行下述操作得到客户端对比序列：
将所述客户端哈希表中的元素作为所述不经意传输的输入选择向量；
向服务端发送随机秘钥对，并接收所述服务端基于所述随机秘钥对反馈的服务端密钥序列；
从所述随机密钥对中选择私钥序列对所述服务端密钥序列进行解密，并利用解密后的服务端密钥序列对所述输入选择向量进行加密，得到加密数据矩阵；
利用预设的线性纠正序列对所述加密数据矩阵进行异或处理，得到所述客户端对比序列。
本发明实施例中，客户端将客户端哈希表中的元素转换为十进制，并作为第i次不经意传输协议的输入选择向量，例如，客户端输入r[i]∈{0,...N-1}，其中1<＝i<＝m，其中，r[i]为第i个输入选择向量，m表示不经意传输协议的执行次数。所述预设的线性纠正序列可以为为一组公开线性错误纠正码的集合{w0,...,wn-1}，用于对传输的数据发生错误后在客户端自行发现或纠正。所述异或处理符号为例如，/>如果a、b两个值不相同，则异或结果为1，如果a、b两个值相同，异或结果为0。通过线性纠正序列和所述异或处理，可以进一步提高数据传输的准确性。
所述数据交集计算模块104，用于计算所述客户端对比序列与所述服务端发送的服务端加密序列的交集数据，并将所有的交集数据作为隐私交集。
本发明实施例中，在客户端与服务端完成k次基础2选1不经意传输协议后，客户端输出客户端对比序列(Sx)，服务端输出服务端加密序列(Sy)，客户端通过逐个比较Sx与Sy是否相等便能够提取两端的交集数据。
本发明通过服务端发送的数据过滤器对客户端数据进行数据过滤，得到客户端过滤数据，大大降低了数据处理量，提高了数据交集计算的速率。基于布谷鸟哈希处理的特性，可以降低对存储空间的占用，提高数据查询速度，并且仅需哈希处理及不经意传输即可计算数据交集，也降低了与服务端的运行时间及通信开销，提高了数据交集计算的效率。同时，各端的明文数据均未离开各方，进一步提高了数据传输的安全性。因此本发明提出的应用于客户端的隐私数据的交集计算装置，可以解决数据交集计算的效率较低的问题。
在本实施例中，所述第二隐私数据交集计算装置200中各模块/单元的功能如下：
所述数据过滤器生成模块201，用于利用服务端数据生成数据过滤器，并将所述数据过滤器发送至客户端。
本发明实施例中，所述服务端数据是指服务端本地用于和客户端的数据计算交集的数据，例如，服务端数据可以为广告商记录的已推送广告的用户信息。所述数据过滤器用于根据服务端数据对客户端的数据进行过滤，从而提高数据处理速度。
具体地，所述数据过滤器生成模块201通过下述操作生成数据过滤器：
利用预设的第一哈希函数集合及预设长度的位数组生成布隆过滤器；
利用所述第一哈希函数集合中的哈希函数依次对所述服务端数据进行哈希处理，并将得到的哈希值依次映射到所述布隆过滤器中的位数组上，得到所述数据过滤器。
本发明实施例中，所述布隆过滤器(Bloom Filter)是由一个很长的二进制位数组和一系列随机映射函数(如哈希函数)组成。所述哈希处理(hash code)可以通过哈希函数将任意数据转换成长度固定的数据串，即哈希值。
本发明一可选实施例中，例如，所述第一哈希函数集合可以为{h1,…，hk}，利用第一哈希函数集合中的哈希函数将所述服务端数据映射到位数组上，所述位数组上每一个位置只占有1个bit，而每个bit只有0和1两种状态，当服务端的数据被映射到位数据的一个bit上时，该位置被标记为1，将映射完成的数据过滤器发送至客户端。
所述第二哈希表构建模块202，用于对所述服务端数据进行哈希处理，根据得到的哈希值构建二维哈希表。
本发明实施例中，所述二维哈希表中，第二维的数据填充至所有哈希桶，由于哈希表中同一个位置可能存有多个元素，即存在哈希冲突问题，可以在哈希表中的每个位置放一个链表(即哈希桶)，这个链表就跟个桶一样盛着元素，从而解决哈希冲突。
具体地，所述第二哈希表构建模块202通过执行下述操作构建二维哈希表：
利用预设的第二哈希函数集合中的哈希函数对所述服务端数据进行简单哈希处理，得到服务端哈希值；
以所述服务端数据为索引，及将所述服务端哈希值作为索引结果，填充至预设数量的哈希桶中；
基于所述索引及所述哈希桶构建二维哈希表。
本发明一可选实施例中，所述二维哈希表以服务端数据和服务端哈希值构建键值对(key-value)，其中key值为索引，value值为索引结果。例如，所述第二哈希函数集合可以为{h'1,…,h'k}，服务端数据为集合X，利用第二哈希函数集合中的哈希函数对集合X进行哈希处理，得到服务端哈希表T1[b'][Mb']，Mb'是指第二维填充的最大桶容量，b'为哈希桶个数。
本发明实施例中，由于服务端的二维哈希表和客户端哈希表是基于同一哈希函数集合(第二哈希函数集合)，因此可以进行快速比较，从而提高交集计算的速度。
所述第二不经意传输模块203，用于利用所述二维哈希表与客户端基于所述数据过滤器得到的客户端哈希表进行不经意传输，得到服务端加密序列，并发送至客户端，以使所述客户端基于所述服务端加密序列计算得到隐私交集。
具体地，所述第二不经意传输模块203通过执行下述操作得到服务端加密序列：
获取客户端发送的随机密钥对，利用预设的选择向量从所述随机密钥对中选择公钥序列对本地密钥进行加密，得到服务端密钥序列，并将所述服务端密钥序列发送至客户端；
接收所述客户端基于所述服务端密钥序列反馈的加密数据矩阵；
利用所述服务端密钥序列对所述加密数据矩阵进行解密，得到解密数据矩阵，汇总所述二维哈希表中与所述解密数据矩阵相等的元素，得到所述服务端加密序列。
本发明一可选实施例中，服务端与客户端进行k次基础2选1不经意传输协议，客户端持有k个随机密钥对(每个密钥对包含公钥及私钥)，服务端持有选择向量，以其中一次基础2选1不经意传输协议为例，服务端利用选择向量从k个随机密钥对中选择两个密钥对，并利用两个密钥对中的任一一个公钥加密服务端本地算法(可以为RSA算法)的密钥，将加密后的服务端密钥发送至客户端，客户端利用两个密钥对中的两个私钥解密加密后的服务端密钥，得到两个随机数，其中一个随机数即为服务端密钥，客户端利用两个随机数对客户端哈希表中的两个元素进行加密，并将加密后的数据发送至服务端，服务端利用本地算法(可以为RSA算法)的密钥进行解密，将服务端哈希表中的每一个元素转换为十进制，并将解密后的数据和进制转换后的元素进行对比，将所述服务端哈希表中对比相等的元素提取出来。
本发明实施例中，由于执行了k次基础2选1不经意传输协议，最后服务端会汇总所有提取出来的元素得到所述服务端加密序列。同时，基于不经意传输协议来传输数据，可以提高数据传输的安全性。
进一步地，所述装置还包括：数据交集获取模块，用于获取客户端反馈的基于所述服务端加密序列计算得到的隐私交集。
本发明实施例中，服务端通过不经意协议与客户端进行协同计算，可以获得加密元素(即服务端加密序列)，经过和客户端的数据进行对比，可以得到服务端和客户端的交集数据。例如，服务端数据为集合X，客户端过滤后的数据为Y'集合，最终客户端输出为X∩Y'并发送至服务端。
本发明通过生成的数据过滤器来对客户端的数据进行过滤，可以降低了数据处理量，提高了数据交集计算的速率。并且仅需哈希处理及不经意传输即可计算数据交集，也降低了与客户端的运行时间及通信开销，提高了数据交集计算的效率。同时，数据交集计算仅在客户端进行，避免了计算资源的浪费。因此本发明提出的应用于服务端的隐私数据的交集计算装置，可以解决数据交集计算的效率较低的问题。
如图4所示，是本发明一实施例提供的实现隐私数据的交集计算方法的电子设备的结构示意图，包括处理器111、通信接口112、存储器113和通信总线114，其中，处理器111，通信接口112，存储器113通过通信总线114完成相互间的通信。
存储器113，用于存放计算机程序，如隐私数据的交集计算程序。
在本申请一个实施例中，处理器111，用于执行存储器113上所存放的程序时，实现前述任意一个方法实施例提供的隐私数据的交集计算方法。
详细地，当所述电子设备为客户端电子设备时，所述隐私数据的交集计算方法包括：
接收服务端发送的数据过滤器，利用所述数据过滤器对客户端数据进行数据过滤，得到客户端过滤数据；
对所述客户端过滤数据进行布谷鸟哈希处理，根据得到的哈希值构建客户端哈希表；
利用所述客户端哈希表与所述服务端进行不经意传输，得到客户端对比序列；
计算所述客户端对比序列与所述服务端发送的服务端加密序列的交集数据，并将所有的交集数据作为隐私交集。
进一步地，当所述电子设备为服务端电子设备时，所述隐私数据的交集计算方法包括：
利用服务端数据生成数据过滤器，并将所述数据过滤器发送至客户端；
对所述服务端数据进行哈希处理，根据得到的哈希值构建二维哈希表；
利用所述二维哈希表与客户端基于所述数据过滤器得到的客户端哈希表进行不经意传输，得到服务端加密序列，并发送至客户端，以使所述客户端基于所述服务端加密序列计算得到隐私交集。
上述通信总线114可以是外设部件互连标准(PeripheralComponentInterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(ExtendedIndustryStandardArchitecture，简称EISA)总线等。该通信总线114可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口112用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器113可以包括随机存取存储器(RandomAccessMemory，简称RAM)，也可以包括非易失性存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器113还可以是至少一个位于远离前述处理器111的存储装置。
上述的处理器111可以是通用处理器，包括中央处理器(CentralProcessingUnit，简称CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignalProcessing，简称DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field-ProgrammableGateArray，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被客户端的电子设备的处理器所执行时，可以实现：
接收服务端发送的数据过滤器，利用所述数据过滤器对客户端数据进行数据过滤，得到客户端过滤数据；
对所述客户端过滤数据进行布谷鸟哈希处理，根据得到的哈希值构建客户端哈希表；
利用所述客户端哈希表与所述服务端进行不经意传输，得到客户端对比序列；
计算所述客户端对比序列与所述服务端发送的服务端加密序列的交集数据，并将所有的交集数据作为隐私交集。
进一步地，所述计算机程序在被服务端的电子设备的处理器所执行时，可以实现：
利用服务端数据生成数据过滤器，并将所述数据过滤器发送至客户端；
对所述服务端数据进行哈希处理，根据得到的哈希值构建二维哈希表；
利用所述二维哈希表与客户端基于所述数据过滤器得到的客户端哈希表进行不经意传输，得到服务端加密序列，并发送至客户端，以使所述客户端基于所述服务端加密序列计算得到隐私交集。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种隐私数据的交集计算方法，其特征在于，所述方法应用于客户端，包括：
接收服务端发送的数据过滤器，利用所述数据过滤器对客户端数据进行数据过滤，得到客户端过滤数据；
对所述客户端过滤数据进行布谷鸟哈希处理，根据得到的哈希值构建客户端哈希表；
利用所述客户端哈希表与所述服务端进行不经意传输，得到客户端对比序列；
计算所述客户端对比序列与所述服务端发送的服务端加密序列的交集数据，并将所有的交集数据作为隐私交集；
其中，所述客户端对比序列的获得步骤包括：将所述客户端哈希表中的元素作为所述不经意传输的输入选择向量；向服务端发送随机密钥对，并接收所述服务端基于所述随机密钥对反馈的服务端密钥序列；从所述随机密钥对中选择私钥序列对所述服务端密钥序列进行解密，并利用解密后的服务端密钥序列对所述输入选择向量进行加密，得到加密数据矩阵；利用预设的线性纠正序列对所述加密数据矩阵进行异或处理，得到所述客户端对比序列；
所述服务端加密序列的获得步骤包括：获取所述客户端发送的随机密钥对，利用预设的选择向量从所述随机密钥对中选择公钥序列对本地密钥进行加密，得到服务端密钥序列，并将所述服务端密钥序列发送至所述客户端；接收所述客户端基于所述服务端密钥序列反馈的加密数据矩阵；利用所述服务端密钥序列对所述加密数据矩阵进行解密，得到解密数据矩阵，汇总服务端的二维哈希表中与所述解密数据矩阵相等的元素，得到所述服务端加密序列。
2.如权利要求1所述的隐私数据的交集计算方法，其特征在于，所述利用所述数据过滤器对客户端数据进行数据过滤，得到客户端过滤数据，包括：
利用所述数据过滤器中第一哈希函数集合的哈希函数对所述客户端数据进行哈希处理，并将得到的哈希值映射到所述数据过滤器的位数组上；
提取所述位数组上重合位置对应的客户端数据，得到所述客户端过滤数据。
3.如权利要求2所述的隐私数据的交集计算方法，其特征在于，所述对所述客户端过滤数据进行布谷鸟哈希处理，根据得到的哈希值构建客户端哈希表，包括：
利用预设的第二哈希函数集合中的哈希函数对所述客户端过滤数据进行布谷鸟哈希处理，得到客户端哈希值；
以所述客户端过滤数据为索引，及将所述客户端哈希值作为索引结果，填充至预设数量的哈希桶中；
基于所述索引及所述哈希桶构建客户端哈希表。
4.一种隐私数据的交集计算方法，其特征在于，所述方法应用于服务端，包括：
利用服务端数据生成数据过滤器，并将所述数据过滤器发送至客户端；
对所述服务端数据进行哈希处理，根据得到的哈希值构建二维哈希表；
利用所述二维哈希表与所述客户端基于所述数据过滤器得到的客户端哈希表进行不经意传输，得到服务端加密序列，并发送至所述客户端，以使所述客户端基于所述服务端加密序列计算得到隐私交集；
所述利用所述二维哈希表与所述客户端基于所述数据过滤器得到的客户端哈希表进行不经意传输，得到服务端加密序列，包括：获取所述客户端发送的随机密钥对，利用预设的选择向量从所述随机密钥对中选择公钥序列对本地密钥进行加密，得到服务端密钥序列，并将所述服务端密钥序列发送至客户端；接收所述客户端基于所述服务端密钥序列反馈的加密数据矩阵；利用所述服务端密钥序列对所述加密数据矩阵进行解密，得到解密数据矩阵，汇总所述二维哈希表中与所述解密数据矩阵相等的元素，得到所述服务端加密序列；
所述客户端基于所述服务端加密序列计算得到隐私交集，包括：利用所述数据过滤器对客户端数据进行数据过滤得到客户端过滤数据，对客户端过滤数据进行布谷鸟哈希处理得到所述客户端哈希表，利用所述客户端哈希表与所述服务端进行不经意传输得到客户端对比序列，计算所述客户端对比序列与所述服务端加密序列的交集数据，并将所有的交集数据作为所述隐私交集；
所述客户端对比序列的获得步骤包括：将所述客户端哈希表中的元素作为所述不经意传输的输入选择向量；向所述服务端发送随机密钥对，并接收所述服务端基于所述随机密钥对反馈的服务端密钥序列；从所述随机密钥对中选择私钥序列对所述服务端密钥序列进行解密，并利用解密后的服务端密钥序列对所述输入选择向量进行加密，得到加密数据矩阵；利用预设的线性纠正序列对所述加密数据矩阵进行异或处理，得到所述客户端对比序列。
5.如权利要求4所述的隐私数据的交集计算方法，其特征在于，所述利用服务端数据生成数据过滤器，包括：
利用预设的第一哈希函数集合及预设长度的位数组生成布隆过滤器；
利用所述第一哈希函数集合中的哈希函数依次对所述服务端数据进行哈希处理，并将得到的哈希值依次映射到所述布隆过滤器中的位数组上，得到所述数据过滤器。
6.一种隐私数据的交集计算装置，用于实现如权利要求1至3中任意一项所述的隐私数据的交集计算方法，其特征在于，所述装置应用于客户端，所述装置包括：
数据过滤模块，用于接收服务端发送的数据过滤器，利用所述数据过滤器对客户端数据进行数据过滤，得到客户端过滤数据；
第一哈希表构建模块，用于对所述客户端过滤数据进行布谷鸟哈希处理，根据得到的哈希值构建客户端哈希表；
第一不经意传输模块，用于利用所述客户端哈希表与所述服务端进行不经意传输，得到客户端对比序列；
数据交集计算模块，用于计算所述客户端对比序列与所述服务端发送的服务端加密序列的交集数据，并将所有的交集数据作为隐私交集。
7.一种隐私数据的交集计算装置，用于实现如权利要求4至5中任意一项所述的隐私数据的交集计算方法，其特征在于，所述装置应用于服务端，所述装置包括：
数据过滤器生成模块，用于利用服务端数据生成数据过滤器，并将所述数据过滤器发送至客户端；
第二哈希表构建模块，用于对所述服务端数据进行哈希处理，根据得到的哈希值构建二维哈希表；
第二不经意传输模块，用于利用所述二维哈希表与所述客户端基于所述数据过滤器得到的客户端哈希表进行不经意传输，得到服务端加密序列，并发送至所述客户端，以使所述客户端基于所述服务端加密序列计算得到隐私交集。
8.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至3中任意一项所述的隐私数据的交集计算方法，或，如权利要求4至5中任意一项所述的隐私数据的交集计算方法。
9.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至3中任意一项所述的隐私数据的交集计算方法，或，如权利要求4至5中任意一项所述的隐私数据的交集计算方法。
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