CN114844635A - 一种对数据安全地进行Shuffle的方法 - Google Patents

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CN114844635A CN202210509549.8A CN202210509549A CN114844635A CN 114844635 A CN114844635 A CN 114844635A CN 202210509549 A CN202210509549 A CN 202210509549A CN 114844635 A CN114844635 A CN 114844635A
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杜吉锋
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李升林
孙立林
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Abstract

本发明公开了一种对数据安全地进行Shuffle的方法,应用于SecureNN三方协议,包括S1:设定SecureNN三方协议的三方分别为P0、P1、P2;S2:使P2产生Shuffle的形式,使P0和P1将各自拥有的数据分片进行同态加密;S3:P0和P1将同态加密后的数据分别发送给P2,P2根据Shuffle的形式对数据进行处理,将处理后的数据重新发送回给P0和P1。本发明利用了同态加密,来实现数据的Shuffle,保证数据分片拥有方P0和P1都不知道Shuffle的形式,为SecureNN扩展了Permutation的功能,使其能够对数据进行安全的重排列,使协议能适应更广泛的应用场景。

Description

一种对数据安全地进行Shuffle的方法
技术领域
本发明涉及计算机软件领域,尤其涉及的是一种拓展SecureNN协议让其对数据安全地进行Shuffle的方法。
背景技术
全多方计算(Multi-Party Computation,简称MPC)主要解决多个参与方在不互相透露各自输入的前提下,如何成功完成计算的问题。
MPC目前的应用前景越来越广泛,企业、政府、学术机构和个人间的协同业务需求日趋强烈。一个典型的场景是,人工智能迅猛发展的历程中,数据隐私的需求愈加强烈。AI训练所需的数据,在很多商业场景里由于隐私合规性的原因无法获得,导致无法完成训练或者训练效果很差。隐私AI(Privacy AI)正试图利用MPC来解决AI计算中的隐私保护问题,即如何在AI训练涉及的数据方不直接暴露明文数据的前提下,完成协同训练和协同预测。
SecureNN是安全多方计算领域比较通用的协议,基于SecureNN,可以实现很多机器学习的算法,比如全连接神经网络的预测。但是,SecureNN还是缺少一些基本的功能,使其不够通用。比如想要实现数据的Shuffle,SecureNN便无法办到。
因此,现有技术存在缺陷,需要改进。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是:提供一种在SecureNN秘密分享下,进行拓展,使其能对数据进行Shuffle的对数据安全地进行Shuffle的方法。
本发明的技术方案如下:一种对数据安全地进行Shuffle的方法,应用于SecureNN三方协议,包括如下步骤:步骤S1:设定SecureNN三方协议的三方分别为P0、P1、P2;对于数据x,其秘密分享的方式为:P0拥有数据分片x0,P1拥有数据分片x1,且满足x0+x1=x;P2作为辅助方,不直接拥有数据分片;步骤S2:使P2产生Shuffle的形式,并且,使P0和P1将各自拥有的数据分片x0和x1进行同态加密;步骤S3:P0和P1将同态加密后的数据分别发送给P2,P2根据Shuffle的形式对数据进行Shuffle处理,并将Shuffle处理后的数据重新发送回给P0和P1进行秘密分享。
应用于上述技术方案,所述的对数据安全地进行Shuffle的方法中,步骤S2中,P0和P1通过PRF算法产生同态加密的密钥,使P0和P1拥有相同的同态机密密钥。
应用于上述各个技术方案,所述的对数据安全地进行Shuffle的方法中,步骤S2中,P0,P1分别对自己拥有的数据分片进行加法的同态加密,并且,同态加密后P0拥有
Figure BDA0003638764920000021
P1拥有
Figure BDA0003638764920000022
应用于上述各个技术方案,所述的对数据安全地进行Shuffle的方法中,步骤S2中,还设定P0拥有
Figure BDA0003638764920000023
P1拥有
Figure BDA0003638764920000024
P2拥有
Figure BDA0003638764920000025
且满足
Figure BDA0003638764920000026
其中,
Figure BDA0003638764920000027
为任意向量值。
应用于上述各个技术方案,所述的对数据安全地进行Shuffle的方法中,步骤S3中,P2接收到P0和P1发送的数据后,进行如下操作:
Figure BDA0003638764920000028
Figure BDA0003638764920000029
然后根据Shuffle的形式,对密文数据
Figure BDA00036387649200000210
进行重排列,记结果为
Figure BDA0003638764920000031
P2计算
Figure BDA0003638764920000032
将计算结果
Figure BDA0003638764920000033
发送给P0和P1。
应用于上述各个技术方案,所述的对数据安全地进行Shuffle的方法中,步骤S3中,P0计算
Figure BDA0003638764920000034
并对
Figure BDA0003638764920000035
进行同态解密;P1计算
Figure BDA0003638764920000036
并对
Figure BDA0003638764920000037
进行同态解密,其中,
Figure BDA0003638764920000038
Figure BDA0003638764920000039
本发明的有益效果为:
本发明通过在SecureNN秘密分享下,进行拓展,使其能对数据进行Shuffle的协议;并且,利用了同态加密,来实现数据的Shuffle,保证数据分片拥有方P0和P1都不知道Shuffle的形式,为SecureNN扩展了Permutation的功能,使其能够对数据进行安全的重排列,使协议能适应更广泛的应用场景。
具体实施方式
以下具体实施例,对本发明进行详细说明。
本实施例提供了一种拓展SecureNN协议让其对数据安全地进行Shuffle的方法;其中,Shuffle,就是基于某一给定的顺序,对数据进行重排列。举个例子:数组A=[1,2,3,4,5],对数组进行重排列后:A=[3,1,2,4,5],当然也可能产生其他的结果。简单的说,重排列就是对数据的元素按照一种指定的方式调换位置。对数据进行重排列,在树模型相关的机器学习算法中经常用到,比如xgboost,catboost等。
对于数据x,本文的秘密分享方式如下:若x=x1+x2,则x1和x2是x的秘密分享。当有两个参与方,一方拥有数据x1,另一方拥有数据x2,则这两个参与方就算各自拥有数据x的数据分片了。
SecureNN是一个三方的协议,三方分别为:P0,P1,P2。对于数据x,其秘密分享的方式如下:P0拥有x0,P1拥有x1,且满足x0+x1=x。P2作为辅助方,不直接拥有数据的分片,但是会在计算过程中,提供P0和P1计算所需要的随机数。
基于以上,本实施例提供的对数据安全地进行Shuffle的方法具体如下:由于P2是一个辅助方,不直接拥有数据的分片,因此可以利用这个优势,让P2产生Shuffle的形式,Shuffle的形式即对数据进行怎样的重新排列,然后让P0和P1将各自拥有的数据分片先进行同态加密(满足加法同态即可)后,发送给P2,在P2处进行Shuffle,再重新秘密分享给P0和P1。
具体步骤:
1)P2产生shuffle的形式,且P0和P1都不知道permutation的具体形式。
2)P0,P1,P2以某种方式,P0拥有
Figure BDA0003638764920000041
P1拥有
Figure BDA0003638764920000042
P2拥有
Figure BDA0003638764920000043
且满足
Figure BDA0003638764920000044
3)P0和P1通过PRF算法产生同态加密的密钥,即P0和P1拥有相同的同态机密密钥。
4)P0,P1分别对自己拥有的分片数据进行加法的同态加密,P0:
Figure BDA0003638764920000045
P1:
Figure BDA0003638764920000046
然后发送给P2。
5)P2接收P0和P1发送的数据,进行如下操作:
Figure BDA0003638764920000047
Figure BDA0003638764920000048
然后依Shuffle的形式,对密文数据
Figure BDA0003638764920000049
进行重排列,记结果为
Figure BDA00036387649200000410
6)P2计算
Figure BDA00036387649200000411
将计算结果
Figure BDA00036387649200000412
发送给P0和P1。
7)P0计算
Figure BDA0003638764920000051
并对
Figure BDA0003638764920000052
进行同态解密。P1计算
Figure BDA0003638764920000053
并对
Figure BDA0003638764920000054
进行同态解密。
说明:
Figure BDA0003638764920000055
Figure BDA0003638764920000056
P1对数据进行同态解密,即可得到正确结果。
以上仅为本发明的较佳实施例而已,并不用于限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种对数据安全地进行Shuffle的方法,应用于SecureNN三方协议,其特征在于,包括如下步骤:
步骤S1:设定SecureNN三方协议的三方分别为P0、P1、P2;对于数据x,其秘密分享的方式为:P0拥有数据分片x0,P1拥有数据分片x1,且满足x0+x1=x;P2作为辅助方,不直接拥有数据分片;
步骤S2:使P2产生Shuffle的形式,并且,使P0和P1将各自拥有的数据分片x0和x1进行同态加密;
步骤S3:P0和P1将同态加密后的数据分别发送给P2,P2根据Shuffle的形式对数据进行Shuffle处理,并将Shuffle处理后的数据重新发送回给P0和P1进行秘密分享。
2.根据权利要求1所述的对数据安全地进行Shuffle的方法,其特征在于:步骤S2中,P0和P1通过PRF算法产生同态加密的密钥,使P0和P1拥有相同的同态机密密钥。
3.根据权利要求2所述的对数据安全地进行Shuffle的方法,其特征在于:步骤S2中,P0,P1分别对自己拥有的数据分片进行加法的同态加密,并且,同态加密后P0拥有
Figure FDA0003638764910000011
P1拥有
Figure FDA0003638764910000012
4.根据权利要求3所述的对数据安全地进行Shuffle的方法,其特征在于:步骤S2中,还设定P0拥有
Figure FDA0003638764910000013
P1拥有
Figure FDA0003638764910000014
P2拥有
Figure FDA0003638764910000015
且满足
Figure FDA0003638764910000016
其中,
Figure FDA0003638764910000017
为任意向量值。
5.根据权利要求4所述的对数据安全地进行Shuffle的方法,其特征在于:步骤S3中,P2接收到P0和P1发送的数据后,进行如下操作:
Figure FDA0003638764910000021
然后根据Shuffle的形式,对密文数据
Figure FDA0003638764910000022
进行重排列,记结果为
Figure FDA0003638764910000023
P2计算
Figure FDA0003638764910000024
将计算结果
Figure FDA0003638764910000025
发送给P0和P1。
6.根据权利要求5所述的对数据安全地进行Shuffle的方法,其特征在于:步骤S3中,P0计算
Figure FDA0003638764910000026
并对
Figure FDA0003638764910000027
进行同态解密;P1计算
Figure FDA0003638764910000028
并对
Figure FDA0003638764910000029
进行同态解密,其中,
Figure FDA00036387649100000210
Figure FDA00036387649100000211
Figure FDA00036387649100000212
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