CN117786757B - 一种隐私计算管理系统及方法 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种隐私计算管理系统及方法，用户管理模块，用于集中管理多个隐私计算平台的用户信息，用于实现用户认证、权限分配和行为监控，该模块具有一个统一的用户管理界面，能够展示和操控所有平台用户的状态和权限。本申请通过用户管理模块，实现了多个隐私计算平台用户信息的集中管理，用户只需在一个统一的界面上操作，即可管理所有平台的用户状态和权限，大大简化了用户操作流程，提高了工作效率。

Description

一种隐私计算管理系统及方法

技术领域

本发明涉及隐私管理领域，具体而言，涉及一种隐私计算管理系统及方法。

背景技术

随着大数据时代的来临，数据的价值日益凸显，而隐私保护问题也变得尤为重要。在多个领域，如医疗、金融和社交网络等，都需要对大量数据进行处理和分析，以挖掘其潜在价值。然而，传统的数据处理方式往往涉及到用户隐私的泄露风险。为了解决这一问题，隐私计算技术应运而生。隐私计算能够在保护用户原始数据不被泄露的前提下，对数据进行有效的计算和分析。

目前，市场上存在多种隐私计算平台，这些平台采用不同的隐私保护算法和技术标准，导致用户在使用过程中面临诸多不便。例如，用户需要在不同的平台之间切换，管理多个平台的用户信息和权限，这不仅增加了用户的操作复杂度，也降低了工作效率。此外，不同平台之间的数据交换和共享也存在困难，因为数据格式和技术标准的不统一。

因此我们对此做出改进，提出一种隐私计算管理系统及方法。

发明内容

本发明的目的在于：针对目前存在的用户需要在不同的平台之间切换，管理多个平台的用户信息和权限，这不仅增加了用户的操作复杂度，也降低了工作效率。此外，不同平台之间的数据交换和共享也存在困难，因为数据格式和技术标准的不统一的问题。

为了实现上述发明目的，本发明提供了以下隐私计算管理系统及方法，以改善上述问题。

本申请具体是这样的：

一种隐私计算管理系统，包括：

用户管理模块，用于集中管理多个隐私计算平台的用户信息，用于实现用户认证、权限分配和行为监控，该模块具有一个统一的用户管理界面，能够展示和操控所有平台用户的状态和权限；

任务调度模块，该模块与用户管理模块相连接，用于接收用户提交的隐私计算任务，并根据各隐私计算平台的计算能力、数据分布和隐私保护要求，调度和分配任务给相应的平台；

算法集成模块，该模块包含多种隐私保护算法，包括差分隐私、同态加密和安全多方计算，用于确保在计算过程中数据的隐私性得到保护，该模块与任务调度模块相配合，为任务提供所需的隐私保护算法支持；

平台兼容模块，该模块负责实现异构隐私计算平台之间的连接和数据交换，具有兼容不同技术标准的接口和协议，能够与多个不同技术和架构的隐私计算平台进行无缝集成；

安全与审计模块，该模块内置了完善的安全机制和审计功能，用于实时监控和记录所有隐私计算活动，确保系统的安全性和可追溯性，提供全面的安全保障和审计支持。

作为本申请优选的技术方案，还包括零知识证明隐私验证模块，利用零知识证明技术，不暴露实际数据内容，验证隐私计算结果的正确性；

零知识证明隐私验证模块与任务调度模块相配合，为调度的隐私计算任务提供实时的隐私验证服务；

零知识证明隐私验证模块与安全与审计模块相配合，将隐私验证结果纳入安全审计的范畴，提升系统的整体安全性和可信度。

作为本申请优选的技术方案，所述零知识证明隐私验证模块包括：

数据预处理子模块，用于在隐私计算任务执行前，对用户的原始数据进行加密以及转换，确保在计算过程中数据保持加密状态；

隐私计算执行子模块，采用同态加密、安全多方计算隐私保护算法，在加密数据上执行计算任务，保持数据的隐私性；

零知识证明生成子模块，根据隐私计算的结果，利用零知识证明协议生成证明，该证明可在不暴露实际数据内容的情况下验证计算结果的正确性；

验证与挑战子模块，允许验证者向证明者发起挑战，证明者通过零知识证明响应挑战，展示其拥有验证结果所需的知识，不透露实际数据；

结果确认子模块，证明者成功响应所有挑战，验证者确认计算结果的正确性，无需知道实际数据内容。

作为本申请优选的技术方案，所述隐私计算执行子模块具体配置为：

A. 接收经过数据预处理子模块加密和转换后的数据作为输入；

B. 采用同态加密算法，对加密数据执行加法和乘法运算，而不暴露明文数据，同态加密允许对加密数据执行计算并得到加密结果，该加密结果与对明文数据执行相同计算后加密的结果一致；

C. 利用安全多方计算算法，在多个参与方之间协同计算一个函数，每一方只获取自己的输入和最终的输出，而无法得知其他参与方的输入和中间计算结果，安全多方计算确保在计算过程中，各参与方的数据始终保持隐私；

D. 结合同态加密和安全多方计算，设计并执行隐私保护的计算协议，以在计算结果中不包含任何可以识别单个数据项的信息，同时确保计算结果的正确性；

E. 输出加密的计算结果至零知识证明生成子模块，用于生成零知识证明，以在不透露实际数据的情况下验证计算结果的正确性。

作为本申请优选的技术方案，零知识证明生成子模块包括以下步骤：

a.初始化阶段：

确定要证明的命题；

确定验证方和证明方，其中验证方验证命题的正确性，证明方拥有证明该命题所需的信息以及知识；

b.交互协议：

挑战：验证方向证明方发送一个随机挑战，这个挑战是为了确保证明方不能预先准备好通用的证明，根据具体的挑战来生成证明；

响应：证明方根据挑战的信息，执行相应的计算来生成一个响应，这个过程即使响应被公开，也不会泄露任何关于证明方所知信息的额外内容；

c.证明生成：

证明方将响应发送给验证方；

响应本身并不直接证明命题的正确性，而是通过验证方能够确认响应与挑战之间的关系来间接证明；

d.验证过程：

验证方对接收到的响应进行验证，只有在证明方知道正确信息的情况下才能被满足；

e.证明完成：

验证成功，验证方接受证明，并确认命题的正确性得到了证明。

作为本申请优选的技术方案，所述步骤b中响应过程中的计算包括以下步骤：

协议初始化：协议开始前，证明方和验证方就公共参数达成一致，公共参数包括使用的哈希函数和随机数生成器；

秘密信息的编码：证明方拥有秘密信息设定为s，首先，需要将s编码成与协议相应的形式，将s转换为一个数学对象，具体为一个多项式的根；

生成承诺：证明方使用一个密码学承诺方案来生成对秘密信息s的承诺C。承诺C是一个固定长度的字符串，它绑定到s但不透露s的任何信息；

交互式挑战：验证方生成一个随机数c作为挑战，并将其发送给证明方，挑战 c 用于确保证明方不能预先准备好一个通用的证明；

生成响应：证明方收到挑战c后，使用它和一个秘密的见证w；

发送响应：证明方将响应r发送给验证方；

验证响应：验证方收到响应r后，使用挑战c、承诺C和额外验证信息，来验证r的正确性，验证过程包括检查r是否满足数学性质，这些性质只有在证明方确实知道秘密信息s和见证w的情况下才能被满足；

迭代与增强安全性：为了增加安全性，这个过程可重复多次，每次使用不同的挑战c，通过多次迭代，验证方可进一步减少接受错误证明的风险。

作为本申请优选的技术方案，所述平台兼容模块进一步支持跨平台数据互操作性的增强功能，通过引入数据格式转换机制、数据映射技术和数据同步协议，用于实现不同隐私计算平台之间数据的无缝流动和高效共享。

作为本申请优选的技术方案，安全与审计模块引入实时风险评估与响应机制，该机制能够持续监控隐私计算环境中的潜在安全风险，包括异常用户行为、恶意攻击尝试以及数据泄露迹象。

一种隐私计算管理方法，包括以下步骤：

第一步、用户认证与权限分配：用户通过统一的认证入口进行身份验证，确保每个用户的身份唯一且真实，根据用户的角色和需求，分配相应的访问权限和操作权限，包括数据查看、任务提交、算法选择；

第二步、任务提交与解析：用户通过统一的界面提交隐私计算任务，包括任务类型、所需算法、输入数据，任务调度模块接收任务并对其进行解析，确定任务的计算需求、数据分布和隐私保护级别；

第三步、平台选择与资源分配：根据任务的特性和需求，选择相对的隐私计算平台进行处理，分配相应的计算资源，包括CPU、内存、存储，确保任务能够高效执行；

第四步、算法选择与配置：根据任务的需求和数据特性，从算法库中选择相应的隐私保护算法，对所选算法进行参数配置，以满足任务的隐私保护要求。

作为本申请优选的技术方案，还包括以下步骤：

第五步、任务执行与监控：在选定的隐私计算平台上执行任务，包括数据预处理、算法应用、结果生成，实时监控任务的执行状态和进度，确保任务在规定的时间和资源限制内完成；

第六步、结果验证与隐私保护：利用零知识证明技术，验证隐私计算结果的正确性，确保结果的可靠性和可信度，在结果返回给用户之前，对结果进行隐私保护处理，包括脱敏、加密；

第七步、数据同步与更新：将计算结果同步到相应的数据存储系统中，确保数据的一致性和完整性，根据需要，更新相关数据和算法库，以适应新的隐私计算需求和技术发展；

第八步、安全与审计保障：在整个隐私计算过程中，采用多重安全防护机制，确保系统的安全性和数据的保密性，记录关键操作日志和安全事件日志，以便进行事后的安全审计和追。

与现有技术相比，本发明的有益效果：

在本申请的方案中：

1.集中管理用户信息：通过用户管理模块，实现了多个隐私计算平台用户信息的集中管理，用户只需在一个统一的界面上操作，即可管理所有平台的用户状态和权限，大大简化了用户操作流程，提高了工作效率；

2.统一调度隐私计算任务：任务调度模块能够根据各隐私计算平台的计算能力、数据分布和隐私保护要求，智能地调度和分配任务给相应的平台，这不仅提高了任务处理的效率，也确保了任务能够在最适合的平台上执行；

3.集成多种隐私保护算法：算法集成模块包含了多种隐私保护算法，如差分隐私、同态加密和安全多方计算等，这些算法能够为不同类型的隐私计算任务提供强大的支持，确保数据在计算过程中的隐私性得到严格保护；

4.实现跨平台数据互操作性：平台兼容模块通过引入数据格式转换机制、数据映射技术和数据同步协议等手段，实现了不同隐私计算平台之间数据的无缝流动和高效共享，这打破了平台之间的数据壁垒，促进了数据的跨平台利用，

5.增强系统安全性与可追溯性：安全与审计模块内置了完善的安全机制和审计功能，能够实时监控和记录所有隐私计算活动，这确保了系统的安全性和可追溯性，为用户提供了一个安全可靠的隐私计算环境；

6.引入零知识证明隐私验证：通过零知识证明隐私验证模块，本发明能够在不暴露实际数据内容的情况下验证隐私计算结果的正确性，这不仅增强了系统的隐私保护能力，也提高了用户对计算结果的信任度；

7.实时风险评估与响应机制：安全与审计模块进一步引入了实时风险评估与响应机制，能够持续监控隐私计算环境中的潜在安全风险，并及时响应和处理，这进一步提升了系统的安全防护能力，确保了用户数据的安全无虞。

附图说明

图1为本申请提供的隐私计算管理系统的示意图；

图2为本申请提供的隐私计算管理系统的零知识证明隐私验证模块示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

如背景技术所述的，用户需要在不同的平台之间切换，管理多个平台的用户信息和权限，这不仅增加了用户的操作复杂度，也降低了工作效率。此外，不同平台之间的数据交换和共享也存在困难，因为数据格式和技术标准的不统一的问题。

为了解决此技术问题，本发明提供了一种隐私计算管理系统及方法，其应用于隐私管理领域。

具体地，请参考图1-图2，隐私计算管理系统具体包括：

用户管理模块，用于集中管理多个隐私计算平台的用户信息，用于实现用户认证、权限分配和行为监控，该模块具有一个统一的用户管理界面，能够展示和操控所有平台用户的状态和权限；

任务调度模块，该模块与用户管理模块相连接，用于接收用户提交的隐私计算任务，并根据各隐私计算平台的计算能力、数据分布和隐私保护要求，调度和分配任务给相应的平台；

算法集成模块，该模块包含多种隐私保护算法，包括差分隐私、同态加密和安全多方计算，用于确保在计算过程中数据的隐私性得到保护，该模块与任务调度模块相配合，为任务提供所需的隐私保护算法支持；

平台兼容模块，该模块负责实现异构隐私计算平台之间的连接和数据交换，具有兼容不同技术标准的接口和协议，能够与多个不同技术和架构的隐私计算平台进行无缝集成；

安全与审计模块，该模块内置了完善的安全机制和审计功能，用于实时监控和记录所有隐私计算活动，确保系统的安全性和可追溯性，提供全面的安全保障和审计支持；

平台兼容模块进一步支持跨平台数据互操作性的增强功能，通过引入数据格式转换机制、数据映射技术和数据同步协议，用于实现不同隐私计算平台之间数据的无缝流动和高效共享；

安全与审计模块引入实时风险评估与响应机制，该机制能够持续监控隐私计算环境中的潜在安全风险，包括异常用户行为、恶意攻击尝试以及数据泄露迹象。

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征和技术方案可以相互组合。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

实施例1

请参考图1-图2，一种隐私计算管理系统，还包括零知识证明隐私验证模块，利用零知识证明技术，不暴露实际数据内容，验证隐私计算结果的正确性；

零知识证明隐私验证模块与任务调度模块相配合，为调度的隐私计算任务提供实时的隐私验证服务；

零知识证明隐私验证模块与安全与审计模块相配合，将隐私验证结果纳入安全审计的范畴，提升系统的整体安全性和可信度。

请参考图1-图2，一种隐私计算管理系统，零知识证明隐私验证模块包括：

数据预处理子模块，用于在隐私计算任务执行前，对用户的原始数据进行加密以及转换，确保在计算过程中数据保持加密状态；

隐私计算执行子模块，采用同态加密、安全多方计算隐私保护算法，在加密数据上执行计算任务，保持数据的隐私性；

零知识证明生成子模块，根据隐私计算的结果，利用零知识证明协议生成证明，该证明可在不暴露实际数据内容的情况下验证计算结果的正确性；

验证与挑战子模块，允许验证者向证明者发起挑战，证明者通过零知识证明响应挑战，展示其拥有验证结果所需的知识，不透露实际数据；

结果确认子模块，证明者成功响应所有挑战，验证者确认计算结果的正确性，无需知道实际数据内容。

实施例2

对实施例1提供的隐私计算管理系统进一步优化，具体地，如图1-图2所示，隐私计算执行子模块具体配置为：

A. 接收经过数据预处理子模块加密和转换后的数据作为输入；

B. 采用同态加密算法，对加密数据执行加法和乘法运算，而不暴露明文数据，同态加密允许对加密数据执行计算并得到加密结果，该加密结果与对明文数据执行相同计算后加密的结果一致；

C. 利用安全多方计算算法，在多个参与方之间协同计算一个函数，每一方只获取自己的输入和最终的输出，而无法得知其他参与方的输入和中间计算结果，安全多方计算确保在计算过程中，各参与方的数据始终保持隐私；

D. 结合同态加密和安全多方计算，设计并执行隐私保护的计算协议，以在计算结果中不包含任何可以识别单个数据项的信息，同时确保计算结果的正确性；

E. 输出加密的计算结果至零知识证明生成子模块，用于生成零知识证明，以在不透露实际数据的情况下验证计算结果的正确性。

具体为：

i. 接收经过加密和转换的数据作为输入；

ii. 利用高性能计算机或服务器，执行同态加密算法对数据进行加密，并在密文上执行加法或乘法运算，保持数据的隐私性；

iii. 协同多个参与方，通过网络连接的计算机或服务器，执行安全多方计算算法，确保在计算过程中各参与方的数据隐私；

iv. 结合同态加密和安全多方计算的结果，生成加密的计算输出；

v. 将加密的计算输出传递至零知识证明生成子模块，用于在不暴露实际数据内容的前提下验证计算结果的正确性。

实施例3

对实施例1或2提供的隐私计算管理系统进一步优化，具体地，如图1-图2所示，零知识证明生成子模块包括以下步骤：

a.初始化阶段：

确定要证明的命题；

确定验证方和证明方，其中验证方验证命题的正确性，证明方拥有证明该命题所需的信息以及知识；

b.交互协议：

挑战：验证方向证明方发送一个随机挑战，这个挑战是为了确保证明方不能预先准备好通用的证明，根据具体的挑战来生成证明；

响应：证明方根据挑战的信息，执行相应的计算来生成一个响应，这个过程即使响应被公开，也不会泄露任何关于证明方所知信息的额外内容；

c.证明生成：

证明方将响应发送给验证方；

响应本身并不直接证明命题的正确性，而是通过验证方能够确认响应与挑战之间的关系来间接证明；

d.验证过程：

验证方对接收到的响应进行验证，只有在证明方知道正确信息的情况下才能被满足；

如果验证成功，验证方就可以高度确信证明方知道如何证明命题，而无需实际了解证明的具体内容。

e.证明完成：

验证成功，验证方接受证明，并确认命题的正确性得到了证明。

进一步的，如图1-图2所示，步骤b中响应过程中的计算包括以下步骤：

协议初始化：协议开始前，证明方和验证方就公共参数达成一致，公共参数包括使用的哈希函数和随机数生成器；

秘密信息的编码：证明方拥有秘密信息设定为s，首先，需要将s编码成与协议相应的形式，将s转换为一个数学对象，具体为一个多项式的根或一个椭圆曲线上的点；

生成承诺：证明方使用一个密码学承诺方案来生成对秘密信息s的承诺C。承诺C是一个固定长度的字符串，它绑定到s但不透露s的任何信息；例如，如果 s 是一个数，证明方可以计算 C = HASH(s)，其中 HASH 是一个安全的密码学哈希函数；

交互式挑战：验证方生成一个随机数c作为挑战，并将其发送给证明方，挑战 c 用于确保证明方不能预先准备好一个通用的证明，因为每次交互的挑战都是不同的；

生成响应：证明方收到挑战c后，使用它和一个秘密的见证w（与s相关联，但只有证明方知道）来计算响应r，这个计算基于密码学原语，例如，响应可能是 r = w + c * s，重要的是，响应r的计算方式必须是这样的，即没有w和s的知识，验证方无法从c和r中推导出任何关于s的信息；

发送响应：证明方将响应r发送给验证方；

验证响应：验证方收到响应r后，使用挑战c、承诺C和额外验证信息，（额外验证信息包括承诺的打开信息）来验证r的正确性，验证过程包括检查r是否满足数学性质，这些性质只有在证明方确实知道秘密信息s和见证w的情况下才能被满足；上述提到的数学性质具体包括：

一致性：响应 r 必须与证明方所拥有的秘密信息 s 和见证 w 保持一致。换句话说，如果证明方确实知道秘密信息并能够计算出正确的见证，那么他应该能够生成一个有效的响应，这个响应能够验证方通过验证过程；

绑定性：响应 r 应该是与挑战 c 紧密绑定的。这意味着对于不同的挑战，证明方必须生成不同的响应。绑定性确保了证明方不能重复使用相同的响应来应对多个挑战；

不可伪造性：没有秘密信息 s 和见证 w 的知识，一个恶意的验证方或第三方应该无法伪造一个有效的响应。这是通过密码学原语（如哈希函数、数字签名等）的安全性来保证的，这些原语在构造零知识证明协议时被广泛使用；

零知识性：响应 r 本身不应该泄露任何关于秘密信息 s 的额外信息。即使验证方获得了响应，他也无法从中推断出关于 s 的任何有用信息；零知识性是零知识证明协议的核心性质，确保了证明过程不会泄露任何秘密；

迭代与增强安全性：为了增加安全性，这个过程可重复多次，每次使用不同的挑战c，通过多次迭代，验证方可进一步减少接受错误证明的风险；

关键要点：

隐私保护：在整个过程中，证明方从未直接透露秘密信息s，他通过计算承诺和响应，以一种不会泄露s的方式来证明他知道s；

数学性质：验证方的验证过程基于某些数学性质，这些性质确保了只有当证明方知道秘密信息时，他才能生成有效的响应；

随机性：挑战c的随机性确保了证明方不能预先准备好一个通用的证明，每次交互都需要根据新的挑战重新计算响应。

实施例4

请参考图1-图2，一种隐私计算管理方法，包括以下步骤：

第一步、用户认证与权限分配：用户通过统一的认证入口进行身份验证，确保每个用户的身份唯一且真实，根据用户的角色和需求，分配相应的访问权限和操作权限，包括数据查看、任务提交、算法选择；

第二步、任务提交与解析：用户通过统一的界面提交隐私计算任务，包括任务类型、所需算法、输入数据，任务调度模块接收任务并对其进行解析，确定任务的计算需求、数据分布和隐私保护级别；

第三步、平台选择与资源分配：根据任务的特性和需求，选择相对的隐私计算平台进行处理，分配相应的计算资源，包括CPU、内存、存储，确保任务能够高效执行；

第四步、算法选择与配置：根据任务的需求和数据特性，从算法库中选择相应的隐私保护算法，对所选算法进行参数配置，以满足任务的隐私保护要求。

还包括以下步骤：

第五步、任务执行与监控：在选定的隐私计算平台上执行任务，包括数据预处理、算法应用、结果生成，实时监控任务的执行状态和进度，确保任务在规定的时间和资源限制内完成；

第六步、结果验证与隐私保护：利用零知识证明技术，验证隐私计算结果的正确性，确保结果的可靠性和可信度，在结果返回给用户之前，对结果进行隐私保护处理，包括脱敏、加密；

第七步、数据同步与更新：将计算结果同步到相应的数据存储系统中，确保数据的一致性和完整性，根据需要，更新相关数据和算法库，以适应新的隐私计算需求和技术发展；

第八步、安全与审计保障：在整个隐私计算过程中，采用多重安全防护机制，确保系统的安全性和数据的保密性，记录关键操作日志和安全事件日志，以便进行事后的安全审计和追。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接或彼此可通讯；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

显然，以上所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，附图中给出了本发明的较佳实施例，但并不限制本发明的专利范围。本发明可以以许多不同的形式来实现，相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容的理解更加透彻全面。尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来而言，其依然可以对前述各具体实施方式所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等效替换。凡是利用本发明说明书及附图内容所做的等效结构，直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理在本发明专利保护范围之内。

Claims (7)

1.一种隐私计算管理系统，其特征在于，包括：

用户管理模块，用于集中管理多个隐私计算平台的用户信息，用于实现用户认证、权限分配和行为监控，该模块具有一个统一的用户管理界面，能够展示和操控所有平台用户的状态和权限；

任务调度模块，该模块与用户管理模块相连接，用于接收用户提交的隐私计算任务，并根据各隐私计算平台的计算能力、数据分布和隐私保护要求，调度和分配任务给相应的平台；

算法集成模块，该模块包含多种隐私保护算法，包括差分隐私、同态加密和安全多方计算，用于确保在计算过程中数据的隐私性得到保护，该模块与任务调度模块相配合，为任务提供所需的隐私保护算法支持；

平台兼容模块，该模块负责实现异构隐私计算平台之间的连接和数据交换，具有兼容不同技术标准的接口和协议，能够与多个不同技术和架构的隐私计算平台进行无缝集成；

安全与审计模块，该模块内置了完善的安全机制和审计功能，用于实时监控和记录所有隐私计算活动，确保系统的安全性和可追溯性，提供全面的安全保障和审计支持；

还包括零知识证明隐私验证模块，利用零知识证明技术，不暴露实际数据内容，验证隐私计算结果的正确性；

零知识证明隐私验证模块与任务调度模块相配合，为调度的隐私计算任务提供实时的隐私验证服务；

零知识证明隐私验证模块与安全与审计模块相配合，将隐私验证结果纳入安全审计的范畴，提升系统的整体安全性和可信度；

所述零知识证明隐私验证模块包括：

数据预处理子模块，用于在隐私计算任务执行前，对用户的原始数据进行加密以及转换，确保在计算过程中数据保持加密状态；

隐私计算执行子模块，采用同态加密、安全多方计算隐私保护算法，在加密数据上执行计算任务，保持数据的隐私性；

零知识证明生成子模块，根据隐私计算的结果，利用零知识证明协议生成证明，该证明可在不暴露实际数据内容的情况下验证计算结果的正确性；

验证与挑战子模块，允许验证者向证明者发起挑战，证明者通过零知识证明响应挑战，展示其拥有验证结果所需的知识，不透露实际数据；

结果确认子模块，证明者成功响应所有挑战，验证者确认计算结果的正确性，无需知道实际数据内容；

所述隐私计算执行子模块具体配置为：

A. 接收经过数据预处理子模块加密和转换后的数据作为输入；

B. 采用同态加密算法，对加密数据执行加法和乘法运算，而不暴露明文数据，同态加密允许对加密数据执行计算并得到加密结果，该加密结果与对明文数据执行相同计算后加密的结果一致；

C. 利用安全多方计算算法，在多个参与方之间协同计算一个函数，每一方只获取自己的输入和最终的输出，而无法得知其他参与方的输入和中间计算结果，安全多方计算确保在计算过程中，各参与方的数据始终保持隐私；

D. 结合同态加密和安全多方计算，设计并执行隐私保护的计算协议，以在计算结果中不包含任何可以识别单个数据项的信息，同时确保计算结果的正确性；

E. 输出加密的计算结果至零知识证明生成子模块，用于生成零知识证明，以在不透露实际数据的情况下验证计算结果的正确性。

2.根据权利要求1所述的一种隐私计算管理系统，其特征在于，零知识证明生成子模块包括以下步骤：

a.初始化阶段：

确定要证明的命题；

确定验证方和证明方，其中验证方验证命题的正确性，证明方拥有证明该命题所需的信息以及知识；

b.交互协议：

挑战：验证方向证明方发送一个随机挑战，这个挑战是为了确保证明方不能预先准备好通用的证明，根据具体的挑战来生成证明；

响应：证明方根据挑战的信息，执行相应的计算来生成一个响应，这个过程即使响应被公开，也不会泄露任何关于证明方所知信息的额外内容；

c.证明生成：

证明方将响应发送给验证方；

响应本身并不直接证明命题的正确性，而是通过验证方能够确认响应与挑战之间的关系来间接证明；

d.验证过程：

验证方对接收到的响应进行验证，只有在证明方知道正确信息的情况下才能被满足；

e.证明完成：

验证成功，验证方接受证明，并确认命题的正确性得到了证明。

3.根据权利要求2所述的一种隐私计算管理系统，其特征在于，所述步骤b中响应过程中的计算包括以下步骤：

协议初始化：协议开始前，证明方和验证方就公共参数达成一致，公共参数包括使用的哈希函数和随机数生成器；

秘密信息的编码：证明方拥有秘密信息设定为s，首先，需要将s编码成与协议相应的形式，将s转换为一个数学对象，具体为一个多项式的根；

生成承诺：证明方使用一个密码学承诺方案来生成对秘密信息s的承诺C，承诺C是一个固定长度的字符串，它绑定到s但不透露s的任何信息；

交互式挑战：验证方生成一个随机数c作为挑战，并将其发送给证明方，挑战 c 用于确保证明方不能预先准备好一个通用的证明；

生成响应：证明方收到挑战c后，使用它和一个秘密的见证w；

发送响应：证明方将响应r发送给验证方；

验证响应：验证方收到响应r后，使用挑战c、承诺C和额外验证信息，来验证r的正确性，验证过程包括检查r是否满足数学性质，这些性质只有在证明方确实知道秘密信息s和见证w的情况下才能被满足；

迭代与增强安全性：为了增加安全性，这个过程可重复多次，每次使用不同的挑战c，通过多次迭代，验证方可进一步减少接受错误证明的风险。

4.根据权利要求3所述的一种隐私计算管理系统，其特征在于，所述平台兼容模块进一步支持跨平台数据互操作性的增强功能，通过引入数据格式转换机制、数据映射技术和数据同步协议，用于实现不同隐私计算平台之间数据的无缝流动和高效共享。

5.根据权利要求4所述的一种隐私计算管理系统，其特征在于，安全与审计模块引入实时风险评估与响应机制，该机制能够持续监控隐私计算环境中的潜在安全风险，包括异常用户行为、恶意攻击尝试以及数据泄露迹象。

6.一种隐私计算管理方法，使用如权利要求5所述的隐私计算管理系统，其特征在于，包括以下步骤：

第一步、用户认证与权限分配：用户通过统一的认证入口进行身份验证，确保每个用户的身份唯一且真实，根据用户的角色和需求，分配相应的访问权限和操作权限，包括数据查看、任务提交、算法选择；

第二步、任务提交与解析：用户通过统一的界面提交隐私计算任务，包括任务类型、所需算法、输入数据，任务调度模块接收任务并对其进行解析，确定任务的计算需求、数据分布和隐私保护级别；

第三步、平台选择与资源分配：根据任务的特性和需求，选择相对的隐私计算平台进行处理，分配相应的计算资源，包括CPU、内存、存储，确保任务能够高效执行；

第四步、算法选择与配置：根据任务的需求和数据特性，从算法库中选择相应的隐私保护算法，对所选算法进行参数配置，以满足任务的隐私保护要求。

7.根据权利要求6所述的一种隐私计算管理方法，其特征在于，还包括以下步骤：

第五步、任务执行与监控：在选定的隐私计算平台上执行任务，包括数据预处理、算法应用、结果生成，实时监控任务的执行状态和进度，确保任务在规定的时间和资源限制内完成；

第六步、结果验证与隐私保护：利用零知识证明技术，验证隐私计算结果的正确性，确保结果的可靠性和可信度，在结果返回给用户之前，对结果进行隐私保护处理，包括脱敏、加密；

第七步、数据同步与更新：将计算结果同步到相应的数据存储系统中，确保数据的一致性和完整性，根据需要，更新相关数据和算法库，以适应新的隐私计算需求和技术发展；

第八步、安全与审计保障：在整个隐私计算过程中，采用多重安全防护机制，确保系统的安全性和数据的保密性，记录关键操作日志和安全事件日志，以便进行事后的安全审计和追。