CN116108473A - 多方安全计算中的数据处理方法及装置 - Google Patents

多方安全计算中的数据处理方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN116108473A
CN116108473A CN202310373930.0A CN202310373930A CN116108473A CN 116108473 A CN116108473 A CN 116108473A CN 202310373930 A CN202310373930 A CN 202310373930A CN 116108473 A CN116108473 A CN 116108473A
Authority
CN
China
Prior art keywords
service data
participant
current
random parameter
determining
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202310373930.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN116108473B (zh
Inventor
南文捷
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jishu Hangzhou Technology Co ltd
Original Assignee
Jishu Hangzhou Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jishu Hangzhou Technology Co ltd filed Critical Jishu Hangzhou Technology Co ltd
Priority to CN202310373930.0A priority Critical patent/CN116108473B/zh
Publication of CN116108473A publication Critical patent/CN116108473A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN116108473B publication Critical patent/CN116108473B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/60—Protecting data
    • G06F21/602—Providing cryptographic facilities or services
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F7/00—Methods or arrangements for processing data by operating upon the order or content of the data handled
    • G06F7/58—Random or pseudo-random number generators
    • G06F7/588—Random number generators, i.e. based on natural stochastic processes
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Bioethics (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
  • Telephonic Communication Services (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本申请提供多方安全计算中的数据处理方法及装置，其中所述多方安全计算中的数据处理方法包括：获取当前参与方对应的待处理业务数据，并基于所述待处理业务数据生成初始业务数据；确定所述当前参与方对应的第一随机参数和第二随机参数，并根据所述初始业务数据、所述第一随机参数和所述第二随机参数确定参考业务数据；接收其他参与方发送的参考业务数据，并根据每个参考业务数据经过一次计算后，确定所述当前参与方对应的目标业务数据；接收其他参与方发送的目标业务数据，并根据每个参与方对应的目标业务数据，确定业务数据处理结果。

Description

多方安全计算中的数据处理方法及装置
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，特别涉及多方安全计算中的数据处理方法。本申请同时涉及多方安全计算中的数据处理装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质。
背景技术
在多方安全计算中，不仅要考虑到对整数的运算，还要考虑到对小数的运算；由于在多方安全计算中，无法直接对小数进行运算，需要将小数转换为整数后再进行计算；为了保证小数的精度，通常将小数乘上一个较大的整数，得到处理后的小数；再对处理后的小数进行相应的运算。
然而，上述方式在处理小数加法运算时，不会造成较大影响，而在对小数进行乘法运算时，由于处理后的小数位数越大，乘法计算后得到的整数位数就越大，并且乘法次数的越多导致得到的整数位数越大，可能导致无法进行后续的计算，故通常解决上述问题的方案为每做一次乘法进行一次截断，从而保证结果位数的稳定性；但采用多次截断的方法会造成截断效率较低的问题。
因此，如何提升截断效率成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例提供了多方安全计算中的数据处理方法。本申请同时涉及多方安全计算中的数据处理装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质，以解决现有技术中存在的截断操作导致计算效率降低的技术问题。
根据本申请实施例的第一方面，提供了一种多方安全计算中的数据处理方法，包括：
获取当前参与方对应的待处理业务数据，并基于所述待处理业务数据生成初始业务数据；
确定所述当前参与方对应的第一随机参数和第二随机参数，并根据所述初始业务数据、所述第一随机参数和所述第二随机参数确定参考业务数据；
接收其他参与方发送的参考业务数据，并根据每个参考业务数据经过一次计算后，确定所述当前参与方对应的目标业务数据；
接收其他参与方发送的目标业务数据，并根据每个参与方对应的目标业务数据，确定业务数据处理结果。
根据本申请实施例的第二方面，提供了一种多方安全计算中的数据处理装置，包括：
获取模块，被配置为获取当前参与方对应的待处理业务数据，并基于所述待处理业务数据生成初始业务数据；
第一确定模块，被配置为确定所述当前参与方对应的第一随机参数和第二随机参数，并根据所述初始业务数据、所述第一随机参数和所述第二随机参数确定参考业务数据；
接收模块，被配置为接收其他参与方发送的参考业务数据，并根据每个参考业务数据经过一次计算后，确定所述当前参与方对应的目标业务数据；
第二确定模块，被配置为接收其他参与方发送的目标业务数据，并根据每个参与方对应的目标业务数据，确定业务数据处理结果。
根据本申请实施例的第三方面，提供了一种计算设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机指令，所述处理器执行所述计算机指令时实现所述多方安全计算中的数据处理方法的步骤。
根据本申请实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现所述多方安全计算中的数据处理方法的步骤。
本申请提供的多方安全计算中的数据处理方法，获取当前参与方对应的待处理业务数据，并基于所述待处理业务数据生成初始业务数据；确定所述当前参与方对应的第一随机参数和第二随机参数，并根据所述初始业务数据、所述第一随机参数和所述第二随机参数确定参考业务数据；接收其他参与方发送的参考业务数据，并根据每个参考业务数据经过一次计算后，确定所述当前参与方对应的目标业务数据；接收其他参与方发送的目标业务数据，并根据每个参与方对应的目标业务数据，确定业务数据处理结果。
本申请一实施例实现了基于待处理业务数据生成初始业务数据，从而提升后续对初始业务数据处理效率；根据所述初始业务数据、所述第一随机参数和所述第二随机参数确定参考业务数据，从而得到加密后的待处理业务数据，避免数据传输过程中的数据泄露；据每个参考业务数据经过一次计算后，确定当前参与方对应的目标业务数据，避免了多次截断占用过多计算资源的问题，提升了对待处理业务数据的处理效率。
附图说明
图1是本申请一实施例提供的一种多方安全计算中的数据处理方法的处理示意图；
图2是本申请一实施例提供的一种多方安全计算中的数据处理方法的流程图；
图3是本申请一实施例提供的一种应用于整除常数的多方安全计算中的数据处理方法的处理流程图；
图4是本申请一实施例提供的一种多方安全计算中的数据处理装置的结构示意图；
图5是本申请一实施例提供的一种计算设备的结构框图。
具体实施方式
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请。但是本申请能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似推广，因此本申请不受下面公开的具体实施的限制。
在本申请一个或多个实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请一个或多个实施例。在本申请一个或多个实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本申请一个或多个实施例中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本申请一个或多个实施例中可能采用术语第一、第二等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请一个或多个实施例范围的情况下，第一也可以被称为第二，类似地，第二也可以被称为第一。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
首先，对本申请一个或多个实施例涉及的名词术语进行解释。
MPC：multi-partysecure computation，多方安全计算，是指多个数据输入方共同执行一个计算任务并顺利拿到计算结果，但是在计算过程中不会暴露任何的输入方的输入信息，秘密分享是目前MPC中的主流手段之一。
秘密分享：secret sharing，秘密分享是一种多方安全计算的技术手段，其主要目的和实现方法为将一份数据分成若干份，其中拿到每一份秘密的计算方无法获取原始的数据，只有当所有的计算方将秘密合并的时候才可以还原原始数据。目前的秘密分享在MPC中的特点是，性能高的秘密分享方案往往不支持任意多个计算方，如SecureML，ABY3，SecureNN等协议。
semi2k协议：是一个半诚实的多方安全计算协议，其主要特点在于只要存在任意一方不参与串谋，则在该协议中运行计算的数据是绝对安全的，所以对于任意一个参与方来说，semi2k协议可以保证己方数据的安全可控，因为只要己方不参与合谋，则其他所有方参与合谋也无法获取原始数据。2k的意思是整个计算将在一个大小为的环上进行。
在众多的多方安全计算协议中，所有协议的最终执行都是在整数上进行，包括上面提到的ABY3这些只能容忍固定数量的MPC协议还是semi2k这样可以容忍任意多方的MPC协议。同时一般来说，多数多方安全计算协议在处理整数上的效率不错。然而日常的数据处理、分析、建模等任务中，纯整数的操作和运算是极少的，甚至可以说目前现实场景下的运算基本上都是在实数上进行的，所以一个具有实际应用价值的多方安全计算协议需要支持实数的运算。一般来说，我们在计算机中处理实数的时候，本质过程是处理定点数，也就是固定精度的实数，例如一个实数是1.291021902，取4位的定点数就是1.291，这样的处理能够极大的节省计算机的储存效率和运行效率，因为大多数情况下我们并不需要小数点后有几十上百位的精度。
目前在多方安全计算协议中对实数的处理也是类似的，将实数截取固定的长度，然后乘以一个很大的整数，将其转换成整数，然后在计算完成后再除以之前乘的大整数即可。例如，x是小数，然后乘以，得到，然后把的小数位去掉即可，在恢复的时候再除以，我们知道这时候和原始的小数相差，当d比较大的时候，误差很小，基本可以满足日常的运算任务。
在所有的多方安全计算协议中，上面的处理对于加法是友好的，也就是说将两个小数通过上面的方式转换成整数然后进行加法的计算，最后得到的结果通过上面的方式进行复原可以。然而该方法对乘法是及其不友好的，因为可以观察到我们进行乘法运算的时候是对两个转换后的整数进行乘法，比如说两个小数x,y，我们得到的乘法结果是，可以看到结果从乘以变成了，所以做的乘法次数越多，乘以的数就越大，这样的特性使得我们难以实现很深的乘法电路。
所以目前的解决方式是做一次乘法，就进行一次截断，截断就是将转变为，（截断名称的来由是因为这个操作其实是去除了的最后d位，就好像截断了一样）。这个数在semi2k或者MASCOT等协议中是被所有计算参与方共同持有的（不定个数），任意一方或多方都不能获得真实的信息，所以如何设计一个高效、安全的截断方案是semi2k或者其他多方安全计算协议的重点之一。
同时安全截断的本质我们可以看到其实是除以一个常数的运算，除以常数在运算在实际计算任务中的应用也非常广泛，比如求平均，计算机器学习的提取。而乘法更是最常用和基础的运算之一，乘法的截断效率直接影响乘法的效率乃至于影响整个多方安全计算任务的效率。
本申请在任意多方秘密分享的基础上，深入研究了截断操作的特性，提出了一种新的适用于任意多方场景的概率性截断方式，同时截断误差和错误概率可控，同时这种快速截断操作可以应用在快速整除上。通过控制两个随机数的生成，以及取值范围，来达到安全快速截断，同时也不依赖于固定计算方个数，实现快速、支持任意多方；并且本申请的方案可以推广在任意一种现存的支持任意多方的秘密分享MPC协议中。截断可以应用在乘法、向量运算、矩阵、梯度运算，同时也可以应用在整除常数，求平均值上。
在本申请中，提供了多方安全计算中的数据处理方法，本申请同时涉及多方安全计算中的数据处理装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质，在下面的实施例中逐一进行详细说明。
图1示出了根据本申请一实施例提供的一种多方安全计算中的数据处理方法的处理示意图，具体包括：
本实施例中以计算0.13、0.21的乘积为例，对多方安全计算中的数据处理方法进行描述。
首先，确定0.13、0.21均为小数，故需要将每个小数乘以100，得到每个小数对应的整数：13、21，而在多方计算中的参与方1、参与方2和参与方3均无法获取到13、21，每个参与方仅能获取到部分数据；具体的，针对13，参与方1获取到的是7，参与方2获取到的是19，参与方3获取到的是-13，即7+19-13=13；针对21，参与方1获取到的是100，参与方2获取到的是-113，参与方3获取到的是34，即100-113+34=21；对13和21进行相乘，得到13*21=273，此时，每个参与方也无法直接获取到273，每一方获得部分数据，这些数据相加等于273，例如参与方1获取到1000，参与方2获取到-981，参与方3获取到254，容易验证1000-981+254=273。此时仅对273是实际结果0.13*0.21的10000倍，而我们希望得到的结果是0.13*0.21的100倍，所以接下来我们对273进行截断。由参与方1输入z1为1000、参与方2输入z2为-981，参与方3输入z3为254；其中，z1、z2和z3；进一步地，由每个参入方分别确定每个参与方对应的第一随机参数和第二随机参数，具体的，参与方1确定R1为第一随机参数、r1为第二随机参数，参与方2确定R2为第一随机参数、r2为第二随机参数，参与方3确定R3为第一随机参数、r3为第二随机参数；根据第一随机参数和第二随机参数以及输入的初始业务数据，分别计算每个参与方的参考业务数据，具体的，确定参与方1对应的参考业务数据c1=R1+r1-z1，确定参与方2对应的参考业务数据c2=R2+r2-z2，确定参与方3对应的参考业务数据c3=R3+r3-z3。
将参与方3作为当前参与方，由当前参与方计算过渡业务数据，具体的，由参与方3获取参与方1的参考业务数据c1和参与方2的参考业务数据c2，并确定预设截断参数2k，计算过渡业务数据c=（c1+c2+c3）mod 2k；确定预设截断位数阈值2d，并基于预设截断位数阈值2d计算当前业务数据t={（cmod 2d）-c}/2d。
在确定当前业务数据t后，由于参与方3为当前参与方，故由参与方3基于参与方3对应的第一随机参数、当前业务数据t和预设截断位数阈值2d，计算目标业务数据为z3=t+R3/2d；其他参与方则直接基于第一随机参数和预设截断位数阈值2d计算目标业务数据，则参与方1的目标业务数据z1=R1/2d，参与方2的目标业务数据z2=R2/2d。此时我们成功对273进行了截断，我们得到了z1+z2+z3=2.73=0.13*0.21*100。如果最后我们想要还原真实结果，就计算【（z1+z2+z3）mod2k】/100，得到最终正确的计算结果0.0273。其中，第一随机参数一般远大于第二随机参数，第一的取值范围是[0，2k-2d]，第二的取值范围是[0，2d]，k大于等于d的两倍。
本申请提供的多方安全计算中的数据处理方法，获取当前参与方对应的待处理业务数据，并基于所述待处理业务数据生成初始业务数据；确定所述当前参与方对应的第一随机参数和第二随机参数，并根据所述初始业务数据、所述第一随机参数和所述第二随机参数确定参考业务数据；接收其他参与方发送的参考业务数据，并根据每个参考业务数据经过一次计算后，确定所述当前参与方对应的目标业务数据；接收其他参与方发送的目标业务数据，并根据每个参与方对应的目标业务数据，确定业务数据处理结果。
本申请一实施例实现了基于待处理业务数据生成初始业务数据，从而提升后续对初始业务数据处理效率；根据所述初始业务数据、所述第一随机参数和所述第二随机参数确定参考业务数据，从而得到加密后的待处理业务数据，避免数据传输过程中的数据泄露；根据每个参考业务数据经过一次计算后，确定当前参与方对应的目标业务数据，避免了多次截断占用过多计算资源的问题，提升了对待处理业务数据的处理效率。
图2示出了根据本申请一实施例提供的一种多方安全计算中的数据处理方法的流程图，具体包括以下步骤：
步骤202：获取当前参与方对应的待处理业务数据，并基于所述待处理业务数据生成初始业务数据。
多方安全计算的场景中，每个计算参与方均可执行本申请在多方安全计算中的数据处理方法。
其中，参与方是指多方安全计算的参与方，实际应用中，该参与方可以是笔记本电脑、台式电脑、平板电脑、智能设备、服务器、云服务器、分布式服务器等具备计算能力的终端；待处理业务数据是指存在处理需求的业务数据，如整数、小数、向量等与业务相关的数据；上述业务是指需要进行计算处理的项目，例如，工资统计、货品入库、银行系统等等；初始业务数据是指对待处理业务数据基于预设计算需求进行处理后得到的数据；例如，在小数业务数据与小数业务数据相乘的时候，多方安全计算中无法直接对小数进行计算，为保证小数精度，通常需要将小数乘较大整数，得到小数对应的整数后，再进行后续的计算，小数对应的整数数据即为基于预设计算需求处理后的初始业务数据。
具体的，由多方安全计算场景中的任意一个参与方接收业务数据处理请求；将该参与方作为当前参与方，由当前参与方响应于业务数据处理请求，获取待处理业务数据；基于预设计算需求将待处理业务数据转换为初始业务数据。
在本申请一具体实施方式中，业务A的需求为对数据1和数据2进行相乘；在多方安全计算中包含参与方1、参与方2和参与方3；确定参与方1为当前参与方；参与方1接收初始业务数据32对应的部分业务数据5，其中初始业务数据32是对待处理业务数据0.32乘以100得到的。
通过获取当前参与方对应的待处理业务数据，从而使当前参与方参与多方安全计算；将待处理业务数据转换为初始业务数据，从而将初始业务数据转换为方便后续计算的数据形式，以便提升后续对数据的处理效率。
步骤204：确定所述当前参与方对应的第一随机参数和第二随机参数，并根据所述初始业务数据、所述第一随机参数和所述第二随机参数确定参考业务数据。
其中，参考业务数据是指对初始业务数据进行加密处理后得到的数据，实际应用中，初始业务数据为进行加密后得到的数据；在多方安全计算场景下，需要通过秘密分享的方式将每个参与方输入的业务数据传输至进行数据计算的参与方，则在传输之前需要通过在每个初始业务数据上中添加随机数的方式，实现对初始业务数据的进一步加密，从而避免初始业务数据在截断过程中被解密，影响数据安全。
第一随机参数和第二随机参数均为用于对初始业务数据进行再次加密的随机参数，例如，初次加密后的初始业务数据为20，则第一随机参数可以是1000、第二随机参数可以是2000；第一随机参数和第二随机参数可以采用均匀分布的方式进行采集。基于第一随机参数和第二随机参数对已加密的初始业务数据进行再次加密，避免在截断处理的过程中加密后的初始业务数据被破解，从而影响数据安全。
在实际应用中，确定所述当前参与方对应的第一随机参数和第二随机参数，并根据所述初始业务数据、所述第一随机参数和所述第二随机参数确定参考业务数据的方法可以包括：
确定所述第一随机参数和所述第二随机参数之和；
将所述第一随机参数和所述第二随机参数之和与所述初始业务数据之差，作为参考业务数据。
具体的，在多方安全计算场景中的每个参与方都需要对其初始业务数据进行添加随机数的处理，得到每个初始业务数据对应的参考业务数据。
在本申请一具体实施方式中，确定业务A场景下，参与方3、参与方2和参与方3对应的初始业务数据c1、c2和c3；确定参与方1为当前参与方，则获取当前参与方对应的第一随机参数e1和第二随机参数e2；基于e2、e1和初始业务数据c1计算当前参与方的参考业务数据为e1+e2-c1；参与方2获取参与方2对应的第一随机参数f1和第二随机参数f2，基于f1、f2和初始业务数据c2计算参与方2的参考业务数据为f1+f2-c2；参与方3获取参与方3对应的第一随机参数g1和第二随机参数g2，基于g1、g2和初始业务数据c3计算参与方3的参考业务数据为g1+g2-c3。
通过由每个参与方生成其初始业务数据对应的参考业务数据，以便后续可以对参考业务数据进行安全传输，避免业务数据的加密被破解，造成数据泄露，影响数据安全性。
步骤206：接收其他参与方发送的参考业务数据，并根据每个参考业务数据经过一次计算后，确定所述当前参与方对应的目标业务数据。
在确定了每个参与方对应的参考业务数据后，则需要对参考业务数据进行截断处理，获得用于得到最终结果的目标业务数据。
其中，其他参与方是指在同一业务下，多方安全计算中除当前参与方的其他参与方；目标业务数据是指基于每个参考业务数据计算获得的当前参与方对应的数据。
具体的，当前对数据进行乘法计算时，为了避免产生较大数据，需要对数据进行截断处理，而当前的截断处理方式为每进行一次乘法计算，就进行一次截断处理，使计算数据的位数可以控制；然而，多次截断计算效率较低，故本申请的方案在确定两个或多个参与方对应的参考业务数据后，对每个参考业务数据统一进行截断，即经过一次计算即可完成对数据的截断，得到目标业务数据。
在实际应用中，对每个参考业务数据经过一次计算的处理如下所示：
具体的，接收其他参与方发送的参考业务数据，并根据每个参考业务数据经过一次计算后，确定所述当前参与方对应的目标业务数据，包括：
接收其他参与方发送的参考业务数据，并根据每个参考业务数据生成过渡业务数据；
根据所述过渡业务数据生成当前业务数据；
基于所述当前业务数据生成所述参与方对应的目标业务数据。
其中，过渡业务数据是指对每个参考业务数据之和进行截断后得到的数据；当前业务数据是指包含了初始业务数据和对应的随机参数的数据；目标业务数据是指截断完成后得到的当前参与方对应的数据。
在实际应用中，根据每个参考业务数据生成过渡业务数据的方法可以包括：
根据每个参与方的第一随机参数确定预设截断参数；
基于所述预设截断参数和每个参考业务数据之和计算过渡业务数据。
其中，预设截断参数是指用于与参考业务数据进行取余操作，获得过渡业务数据；在多方安全计算的每个参与方对应的第一随机参数之和小于或等于预设截断参数。
在本申请一具体实施方式中，确定参与方1、参与方2和参与方3以及预设截断参数k；获取参与方1对应的参考业务数据c1、参与方2对应的参考业务数据c2以及参与方3对应的参考业务数据c3；计算每个参考业务数据之和，并将每个参数业务数据之和与预设截断参数k取余，得到过渡业务数据c=（c1+c2+c3）mod（k）。
在确定过渡业务数据后，根据所述过渡业务数据生成当前业务数据的方法可以包括：
获取预设截断位数阈值；
基于所述预设截断位数阈值和所述过渡业务数据计算当前业务数据。
其中，预设截断位数阈值是指基于计算需求确定的位数阈值，例如，在业务B中仅支持15位数字以下的计算，则预设截断位数阈值为15，即，将当前数据的位数截断至15位。
具体的，取过渡业务数据除以预设截断位数阈值得到的余数，再由余数减去过渡业务数据后，除以预设截断位数阈值，得到当前业务数据。
在本申请一具体实施方式中，确定预设截断位数阈值为2d，过渡业务数据为c；计算当前业务数据t=c mod 2d- c/2d。
在确定当前业务数据后，即可基于当前业务数据确定当前参与方的目标业务数据，具体的，基于所述当前业务数据生成所述参与方对应的目标业务数据的方法可以包括：
根据所述第一随机参数和所述预设截断位数阈值确定随机数据；
基于所述随机数据与所述当前业务数据确定目标业务数据。
其中，随机数据是指基于第一随机参数和预设截断阈值获得的数值；在多方安全计算中的当前参与方，需要基于随机数据和当前业务数据确定目标业务数据；而对于其他参与方，则可以基于其他参与方对应的第一随机参数和预设截断位数阈值生成其他参与方对应的随机数据，将随机数据直接作为目标业务数据即可。
在本申请一具体实施方式中，确定当前参与方1对应的第一随机参数R1和预设截断位置阈值2d；由第一随机参数R1除以2d，得到随机数据为R1/2d；用随机数据加上当前业务数据t，得到当前参与方1对应的目标业务数据t+R1/2d；由于当前参与方1基于当前业务数据t获得了目标业务数据，则其他参与方将随机数据作为目标业务数据即可，如，确定其他参与方2，将其他参与方2对应的第一随机参数R2与预设截断位置阈值2d相除，得到参与方2对应的目标业务数据R2/2d。
需要注意的是，其他生成随机数的方式也是适用的，只要满足两个随机数相加的范围在0至预设截断参数的区间内即可，其中，预设截断参数大于0。
通过确定每个参与方对应的目标业务数据，以便基于每个目标业务数据获得业务数据处理结果。
步骤208：接收其他参与方发送的目标业务数据，并根据每个参与方对应的目标业务数据，确定业务数据处理结果。
其中，业务数据处理结果是指对待处理业务数据进行处理，得到的结果。
具体的，接收其他参与方发送的目标业务数据，并根据每个参与方对应的目标业务数据，确定业务数据处理结果的方法可以包括：
获取预设截断位数阈值；
基于每个目标业务数据之和以及所述预设截断位数阈值，获得业务数据处理结果。
实际应用中，在获得每个待处理业务数据对应的目标业务数据后，基于每个目标业务数据之和与预设截断位数阈值之比，作为业务处理结果。
在本申请一具体实施方式中，确定每个参与方对应的目标业务数据z1、2和z3；确定预设截断位数阈值2d以及目标业务数据之和z1+z2+z3；用目标业务数据之和除以预设截断位数阈值，获得业务处理结果为（z1+z2+z3）/2d。
本申请提供的多方安全计算中的数据处理方法，获取当前参与方对应的待处理业务数据，并基于所述待处理业务数据生成初始业务数据；确定所述当前参与方对应的第一随机参数和第二随机参数，并根据所述初始业务数据、所述第一随机参数和所述第二随机参数确定参考业务数据；接收其他参与方发送的参考业务数据，并根据每个参考业务数据经过一次计算后，确定所述当前参与方对应的目标业务数据；接收其他参与方发送的目标业务数据，并根据每个参与方对应的目标业务数据，确定业务数据处理结果。
本申请一实施例实现了基于待处理业务数据生成初始业务数据，从而提升后续对初始业务数据处理效率；根据所述初始业务数据、所述第一随机参数和所述第二随机参数确定参考业务数据，从而得到加密后的待处理业务数据，避免数据传输过程中的数据泄露；根据每个参考业务数据经过一次计算后，确定当前参与方对应的目标业务数据，避免了多次截断占用过多计算资源的问题，提升了对待处理业务数据的处理效率；通过控制两个随机数的生成，以及取值范围，实现了安全快速截断。
下述结合附图3，以本申请提供的多方安全计算中的数据处理方法在整除常数的应用为例，对所述多方安全计算中的数据处理方法进行进一步说明。其中，图3示出了本申请一实施例提供的一种应用于整除常数的多方安全计算中的数据处理方法的处理流程图，具体包括以下步骤：
步骤302：获取当前参与方对应的待处理业务数据，并基于所述待处理业务数据生成初始业务数据。
具体的，通过多方安全计算的方式计算当前参与方1、参与方2和参与方3对应的实际平均数a，其中，实际平均数为小数n、m和l的平均数；待处理业务数据为需要进行平均数计算的业务数据；本实施例中待处理业务数据为包含两位小数的数据，则由将每个待处理业务数据乘以100，得到每个待处理业务数据对应的初始业务数据；基于每个初始业务数据计算平均数据，得到平均值b；参与方1获取到b1，参与方2获取到b2，参与方3获取到b3，其中，b1+b2+b3=b。
步骤304：确定当前参与方对应的第一随机参数和第二随机参数，并基于第一随机参数、第二随机参数和初始业务数据生成参考业务数据。
具体的，由当前参与方1确定其对应的第一随机参数R1和第二随机参数r1，由参与方2确定其对应的第一随机参数R2和第二随机参数r2，由参与方3确定其对应的第一随机参数R3和第二随机参数r3；计算当前参与方1对应的参考业务数据c1=R1+r1-z1，其中，z1为当前参与方1的初始业务数据；计算参与方2对应的参考业务数据c2=R2+r2-z2，其中，z2为当前参与方2的初始业务数据；计算参与方3对应的参考业务数据c3=R3+r3-z3，其中，z3为当前参与方3的初始业务数据。
步骤306：接收其他参与方发送的参考业务数据，并根据每个参考业务数据生成过渡业务数据。
具体的，根据每个参与方的第一随机参数确定预设截断参数；基于所述预设截断参数和每个参考业务数据之和计算过渡业务数据。
确定预设截断参数2k以及参与方1、参与方2和参与方3对应的参考业务数据c1、c2、c3；过渡业务数据c=（c1+c2+c3）mod（2d）。
步骤308：根据所述过渡业务数据生成当前业务数据。
具体的，根据所述过渡业务数据生成当前业务数据的方法可以包括：
获取预设截断位数阈值和计算常数值；
基于所述预设截断位数阈值、所述过渡业务数据和所述计算常数值计算当前业务数据。
其中，计算常数值是指在计算中需要除以的常数，在本实施例中为了求三方数据的平均值，则计算常数值为3；
确定预设截断位数阈值2d，取过渡业务数据c与2d的余数减去过渡业务数据c；再除以计算常数值3，得到当前业务数据t=c mod 2d- c/3，其中，3为常数，即在对小数n、m和l进行平均数计算时，需要将三个小数之和除以3。
步骤310：基于所述当前业务数据生成所述参与方对应的目标业务数据。
具体的，基于所述当前业务数据生成所述参与方对应的目标业务数据的方法可以包括：
根据所述第一随机参数和所述计算常数值确定随机数据；基于所述随机数据与所述当前业务数据确定目标业务数据。
实际应用中，由当前业务方1基于当前业务数据t、计算常数值3以及第一随机参数R1计算当前业务方1对应的目标业务数据，即由第一随机参数除以计算常数值，获得随机数据，再由随机数据加上当前业务数据，得到当前参与方1对应的目标业务数据z1=t+R1/3。
进一步地，确定其他参与方对应的目标业务数据，具体的，参与方2对应的第一随机参数R2以及参与方3对应的第一随机数R3，由于当前业务方1的目标业务数据基于当前业务数据t计算获得，则参与方2对应的目标业务数据为z2=R2/3，参与方3对应的目标业务数据为z3=R3/3。
步骤312：接收其他参与方发送的参考业务数据，并基于每个目标业务数据之和以及预设截断位数阈值，获得业务数据处理结果。
具体的，获取每个参与方对应的目标业务数据，并计算总和，得到z1+z2+z3；由目标业务数据之和除以预设截断位数2k，得到业务数据处理结果为（z1+z2+z3）mod（2k）。
本申请提供的多方安全计算中的数据处理方法，获取当前参与方对应的待处理业务数据，并基于所述待处理业务数据生成初始业务数据；确定所述当前参与方对应的第一随机参数和第二随机参数，并根据所述初始业务数据、所述第一随机参数和所述第二随机参数确定参考业务数据；接收其他参与方发送的参考业务数据，并根据每个参考业务数据经过一次计算后，确定所述当前参与方对应的目标业务数据；接收其他参与方发送的目标业务数据，并根据每个参与方对应的目标业务数据，确定业务数据处理结果。
本申请的多方安全计算中的数据处理方法，通过基于待处理业务数据生成初始业务数据，从而提升后续对初始业务数据处理效率；根据所述初始业务数据、所述第一随机参数和所述第二随机参数确定参考业务数据，从而得到加密后的待处理业务数据，避免数据传输过程中的数据泄露；根据每个参考业务数据经过一次计算后，确定当前参与方对应的目标业务数据，避免了多次截断占用过多计算资源的问题，提升了对待处理业务数据的处理效率。
与上述方法实施例相对应，本申请还提供了多方安全计算中的数据处理装置实施例，图4示出了本申请一实施例提供的一种多方安全计算中的数据处理装置的结构示意图。如图4所示，该装置包括：
获取模块402，被配置为获取当前参与方对应的待处理业务数据，并基于所述待处理业务数据生成初始业务数据；
第一确定模块404，被配置为确定所述当前参与方对应的第一随机参数和第二随机参数，并根据所述初始业务数据、所述第一随机参数和所述第二随机参数确定参考业务数据；
接收模块406，被配置为接收其他参与方发送的参考业务数据，并根据每个参考业务数据经过一次计算后，确定所述当前参与方对应的目标业务数据；
第二确定模块408，被配置为接收其他参与方发送的目标业务数据，并根据每个参与方对应的目标业务数据，确定业务数据处理结果。
可选地，所述接收模块406，进一步被配置为：
接收其他参与方发送的参考业务数据，并根据每个参考业务数据生成过渡业务数据；
根据所述过渡业务数据生成当前业务数据；
基于所述当前业务数据生成所述参与方对应的目标业务数据。
可选地，所述接收模块406，进一步被配置为：
根据每个参与方的第一随机参数确定预设截断参数；
基于所述预设截断参数和每个参考业务数据之和计算过渡业务数据。
可选地，所述接收模块406，进一步被配置为：
获取预设截断位数阈值；
基于所述预设截断位数阈值和所述过渡业务数据计算当前业务数据。
可选地，所述接收模块406，进一步被配置为：
根据所述第一随机参数和所述预设截断位数阈值确定随机数据；
基于所述随机数据与所述当前业务数据确定目标业务数据。
可选地，所述第一确定模块404，进一步被配置为：
确定所述第一随机参数和所述第二随机参数之和；
将所述第一随机参数和所述第二随机参数之和与所述初始业务数据之差，作为参考业务数据。
可选地，所述第二确定模块，进一步被配置为：
获取预设截断位数阈值；
基于每个目标业务数据之和以及所述预设截断位数阈值，获得业务数据的截断处理结果。
可选地，所述接收模块406，进一步被配置为：
获取预设截断位数阈值和计算常数值；
基于所述预设截断位数阈值、所述过渡业务数据和所述计算常数值计算当前业务数据。
可选地，所述接收模块406，进一步被配置为：
根据所述第一随机参数和所述计算常数值确定随机数据；
基于所述随机数据与所述当前业务数据确定目标业务数据。
本申请提供的多方安全计算中的数据处理装置，获取模块，被配置为获取当前参与方对应的待处理业务数据，并基于所述待处理业务数据生成初始业务数据；第一确定模块，被配置为确定所述当前参与方对应的第一随机参数和第二随机参数，并根据所述初始业务数据、所述第一随机参数和所述第二随机参数确定参考业务数据；接收模块，被配置为接收其他参与方发送的参考业务数据，并根据每个参考业务数据经过一次计算后，确定所述当前参与方对应的目标业务数据；第二确定模块，被配置为接收其他参与方发送的目标业务数据，并根据每个参与方对应的目标业务数据，确定业务数据处理结果。
本申请的多方安全计算中的数据处理装置，通过基于待处理业务数据生成初始业务数据，从而提升后续对初始业务数据处理效率；根据所述初始业务数据、所述第一随机参数和所述第二随机参数确定参考业务数据，从而得到加密后的待处理业务数据，避免数据传输过程中的数据泄露；根据每个参考业务数据经过一次计算后，确定当前参与方对应的目标业务数据，避免了多次截断占用过多计算资源的问题，提升了对待处理业务数据的处理效率。
上述为本实施例的一种多方安全计算中的数据处理装置的示意性方案。需要说明的是，该多方安全计算中的数据处理装置的技术方案与上述的多方安全计算中的数据处理方法的技术方案属于同一构思，多方安全计算中的数据处理装置的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述多方安全计算中的数据处理方法的技术方案的描述。
图5示出了根据本申请一实施例提供的一种计算设备500的结构框图。该计算设备500的部件包括但不限于存储器510和处理器520。处理器520与存储器510通过总线530相连接，数据库550用于保存数据。
计算设备500还包括接入设备540，接入设备540使得计算设备500能够经由一个或多个网络560通信。这些网络的示例包括公用交换电话网（PSTN，PublicSwitchedTelephone Network）、局域网（LAN，Local AreaNetwork）、广域网（WAN，WideAreaNetwork）、个域网（PAN，Personal AreaNetwork）或诸如因特网的通信网络的组合。接入设备540可以包括有线或无线的任何类型的网络接口（例如，网络接口卡（NIC，networkinterface controller））中的一个或多个，诸如IEEE802.11无线局域网（WLAN，Wireless LocalArea Network）无线接口、全球微波互联接入（Wi-MAX，WorldwideInteroperability for Microwave Access）接口、以太网接口、通用串行总线（USB，Universal Serial Bus）接口、蜂窝网络接口、蓝牙接口、近场通信（NFC，NearFieldCommunication）接口，等等。
在本申请的一个实施例中，计算设备500的上述部件以及图5中未示出的其他部件也可以彼此相连接，例如通过总线。应当理解，图5所示的计算设备结构框图仅仅是出于示例的目的，而不是对本申请范围的限制。本领域技术人员可以根据需要，增添或替换其他部件。
计算设备500可以是任何类型的静止或移动计算设备，包括移动计算机或移动计算设备（例如，平板计算机、个人数字助理、膝上型计算机、笔记本计算机、上网本等）、移动电话（例如，智能手机）、可佩戴的计算设备（例如，智能手表、智能眼镜等）或其他类型的移动设备，或者诸如台式计算机或个人计算机（PC，PersonalComputer）的静止计算设备。计算设备500还可以是移动式或静止式的服务器。
其中，处理器520执行所述计算机指令时实现所述的多方安全计算中的数据处理方法的步骤。
上述为本实施例的一种计算设备的示意性方案。需要说明的是，该计算设备的技术方案与上述的多方安全计算中的数据处理方法的技术方案属于同一构思，计算设备的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述多方安全计算中的数据处理方法的技术方案的描述。
本申请一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现如前所述多方安全计算中的数据处理方法的步骤。
上述为本实施例的一种计算机可读存储介质的示意性方案。需要说明的是，该存储介质的技术方案与上述的多方安全计算中的数据处理方法的技术方案属于同一构思，存储介质的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述多方安全计算中的数据处理方法的技术方案的描述。
上述对本申请特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
所述计算机指令包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random AccessMemory）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简便描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定都是本申请所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
以上公开的本申请优选实施例只是用于帮助阐述本申请。可选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本申请的内容，可作很多的修改和变化。本申请选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本申请的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本申请。本申请仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (12)

1.一种多方安全计算中的数据处理方法，其特征在于，所述方法应用于多方安全计算系统中的任一参与方，所述方法包括：
获取当前参与方对应的待处理业务数据，并基于所述待处理业务数据生成初始业务数据；
确定所述当前参与方对应的第一随机参数和第二随机参数，并根据所述初始业务数据、所述第一随机参数和所述第二随机参数确定参考业务数据；
接收其他参与方发送的参考业务数据，并根据每个参考业务数据经过一次计算后，确定所述当前参与方对应的目标业务数据；
接收其他参与方发送的目标业务数据，并根据每个参与方对应的目标业务数据，确定业务数据处理结果。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，接收其他参与方发送的参考业务数据，并根据每个参考业务数据经过一次计算后，确定所述当前参与方对应的目标业务数据，包括：
接收其他参与方发送的参考业务数据，并根据每个参考业务数据生成过渡业务数据；
根据所述过渡业务数据生成当前业务数据；
基于所述当前业务数据生成所述参与方对应的目标业务数据。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据每个参考业务数据生成过渡业务数据，包括：
根据每个参与方的第一随机参数确定预设截断参数；
基于所述预设截断参数和每个参考业务数据之和计算过渡业务数据。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述过渡业务数据生成当前业务数据，包括：
获取预设截断位数阈值；
基于所述预设截断位数阈值和所述过渡业务数据计算当前业务数据。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述当前业务数据生成所述参与方对应的目标业务数据，包括：
根据所述第一随机参数和所述预设截断位数阈值确定随机数据；
基于所述随机数据与所述当前业务数据确定目标业务数据。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述当前参与方对应的第一随机参数和第二随机参数，并根据所述初始业务数据、所述第一随机参数和所述第二随机参数确定参考业务数据，包括：
确定所述第一随机参数和所述第二随机参数之和；
将所述第一随机参数和所述第二随机参数之和与所述初始业务数据之差，作为参考业务数据。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，接收其他参与方发送的目标业务数据，并根据每个参与方对应的目标业务数据，确定业务数据处理结果，包括：
获取预设截断位数阈值；
基于每个目标业务数据之和以及所述预设截断位数阈值，获得业务数据处理结果。
8.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述过渡业务数据生成当前业务数据，包括：
获取预设截断位数阈值和计算常数值；
基于所述预设截断位数阈值、所述过渡业务数据和所述计算常数值计算当前业务数据。
9.如权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述当前业务数据生成所述参与方对应的目标业务数据，包括：
根据所述第一随机参数和所述计算常数值确定随机数据；
基于所述随机数据与所述当前业务数据确定目标业务数据。
10.一种多方安全计算中的数据处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，被配置为获取当前参与方对应的待处理业务数据，并基于所述待处理业务数据生成初始业务数据；
第一确定模块，被配置为确定所述当前参与方对应的第一随机参数和第二随机参数，并根据所述初始业务数据、所述第一随机参数和所述第二随机参数确定参考业务数据；
接收模块，被配置为接收其他参与方发送的参考业务数据，并根据每个参考业务数据经过一次计算后，确定所述当前参与方对应的目标业务数据；
第二确定模块，被配置为接收其他参与方发送的目标业务数据，并根据每个参与方对应的目标业务数据，确定业务数据处理结果。
11.一种计算设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机指令，其特征在于，所述处理器执行所述计算机指令时实现权利要求1-9任意一项所述方法的步骤。
12.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，其特征在于，该计算机指令被处理器执行时实现权利要求1-9任意一项所述方法的步骤。
CN202310373930.0A 2023-04-10 2023-04-10 多方安全计算中的数据处理方法及装置 Active CN116108473B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310373930.0A CN116108473B (zh) 2023-04-10 2023-04-10 多方安全计算中的数据处理方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310373930.0A CN116108473B (zh) 2023-04-10 2023-04-10 多方安全计算中的数据处理方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN116108473A true CN116108473A (zh) 2023-05-12
CN116108473B CN116108473B (zh) 2023-06-27

Family

ID=86267593

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310373930.0A Active CN116108473B (zh) 2023-04-10 2023-04-10 多方安全计算中的数据处理方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116108473B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117521150A (zh) * 2024-01-04 2024-02-06 极术(杭州)科技有限公司 基于多方安全计算的数据协同处理方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109255247A (zh) * 2018-08-14 2019-01-22 阿里巴巴集团控股有限公司 多方安全计算方法及装置、电子设备
WO2019075604A1 (zh) * 2017-10-16 2019-04-25 深圳市大疆创新科技有限公司 数据定点化方法和装置
CN112765616A (zh) * 2020-12-18 2021-05-07 百度在线网络技术（北京）有限公司 多方安全计算方法、装置、电子设备和存储介质
CN113841356A (zh) * 2019-02-22 2021-12-24 因福尔公司 使用模整数进行安全多方计算的算法
CN115333726A (zh) * 2022-07-11 2022-11-11 复旦大学 一种基于向量空间秘密共享的定点数安全乘法计算方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019075604A1 (zh) * 2017-10-16 2019-04-25 深圳市大疆创新科技有限公司 数据定点化方法和装置
CN109255247A (zh) * 2018-08-14 2019-01-22 阿里巴巴集团控股有限公司 多方安全计算方法及装置、电子设备
CN113841356A (zh) * 2019-02-22 2021-12-24 因福尔公司 使用模整数进行安全多方计算的算法
CN112765616A (zh) * 2020-12-18 2021-05-07 百度在线网络技术（北京）有限公司 多方安全计算方法、装置、电子设备和存储介质
CN115333726A (zh) * 2022-07-11 2022-11-11 复旦大学 一种基于向量空间秘密共享的定点数安全乘法计算方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
PAYMAN MOHASSEL等: "ABY3 : A Mixed Protocol Framework for Machine Learning", 2018 ACM SIGSAC CONFERENCE ON COMPUTER AND COMMUNICATIONS SECURITY *
SERGIU CARPOV等: "Manticore: effcient Framework for Scalable Secure Multiparty Computation Protocols", CRYPTOLOGY EPRINT ARCHIVE PAPERS SUBMISSIONS *
米波;周小艳;黄大荣;: "基于不经意传输的拓扑隐藏广播协议设计", 电讯技术, no. 02 *
酸菜鱼: "安全多方计算协议如何应用", Retrieved from the Internet <URL:https://zhihu.com/question/506665212/answer/2939474603> *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117521150A (zh) * 2024-01-04 2024-02-06 极术(杭州)科技有限公司 基于多方安全计算的数据协同处理方法
CN117521150B (zh) * 2024-01-04 2024-04-09 极术(杭州)科技有限公司 基于多方安全计算的数据协同处理方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN116108473B (zh) 2023-06-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111611610B (zh) 联邦学习信息处理方法、系统、存储介质、程序、终端
CN112989399B (zh) 数据处理系统及方法
CN116108473B (zh) 多方安全计算中的数据处理方法及装置
CN116112168B (zh) 多方隐私求交中的数据处理方法及系统
CN110391895B (zh) 数据预处理方法、密文数据获取方法、装置和电子设备
CN114696990B (zh) 基于全同态加密的多方计算方法、系统及相关设备
CN111931474B (zh) 信息表生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质
CN115348017B (zh) 密文处理方法以及装置
CN116506124A (zh) 多方隐私求交系统及方法
US20170264427A1 (en) Data encryption techniques
CN116743376A (zh) 基于高效密文混淆技术的多方秘密分享数据隐私比较方法
JP2023043175A (ja) 分散型機械学習モデルのトレーニング方法、装置、機器および媒体
CN111984612B (zh) 一种共享文件的方法、装置和系统
CN112242978B (zh) 一种处理数据的方法和装置
CN112202453A (zh) 对密文进行压缩的信息处理方法、装置、设备及介质
CN114422116B (zh) 数据处理方法及装置
CN111984613A (zh) 一种共享文件的方法、装置和系统
CN108075889B (zh) 一种降低加解密运算时间复杂度的数据传输方法及系统
CN107203578B (zh) 建立用户标识的关联的方法和装置
CN117009723B (zh) 一种多方计算方法、装置、设备及存储介质
US11979484B2 (en) System for electronic data encryption and decryption using a consensus draft process
CN117240619B (zh) 隐私集合求交集基数系统及方法
CN113297587B (zh) 数据存储方法及系统
CN112910989B (zh) 基于区块链的数据处理系统、方法及装置
CN114095157B (zh) 密钥管理方法、装置、计算机设备及可读存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant