WO2021239005A1 - 基于多方隐私保护的数据处理方法及数据处理系统 - Google Patents

基于多方隐私保护的数据处理方法及数据处理系统 Download PDF

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WO2021239005A1
WO2021239005A1 PCT/CN2021/096165 CN2021096165W WO2021239005A1 WO 2021239005 A1 WO2021239005 A1 WO 2021239005A1 CN 2021096165 W CN2021096165 W CN 2021096165W WO 2021239005 A1 WO2021239005 A1 WO 2021239005A1
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WO
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data
processing
privacy
data processing
center
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王力
周俊
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Alipay Hangzhou Information Technology Co Ltd
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    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; 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
    • G06F21/62—Protecting access to data via a platform, e.g. using keys or access control rules
    • G06F21/6218—Protecting access to data via a platform, e.g. using keys or access control rules to a system of files or objects, e.g. local or distributed file system or database
    • G06F21/6245—Protecting personal data, e.g. for financial or medical purposes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
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    • G06F21/60—Protecting data
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    • G—PHYSICS
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    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2221/00—Indexing scheme relating to security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F2221/21—Indexing scheme relating to G06F21/00 and subgroups addressing additional information or applications relating to security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F2221/2141—Access rights, e.g. capability lists, access control lists, access tables, access matrices

Definitions

  • the embodiments of this specification generally relate to the field of data processing, and in particular, to a data processing method and a data processing system based on multi-party privacy protection.
  • Business systems usually involve multiple business processing institutions. Data collection equipment is deployed on each business processing institution to collect a large amount of business data.
  • the business system uses the business data collected by various business processing agencies to perform business analysis, business prediction, and business processing.
  • these business data are scattered in multiple different business processing organizations, and data is not communicated with each other, and each business processing organization needs to perform collaborative processing of business data.
  • the business data collected by each business processing organization is the private data of the business processing party and is not allowed to be leaked to others. Therefore, privacy protection is required during collaborative processing of business data. How to perform collaborative processing of business data while protecting the security of the privacy data of various business processing institutions has become an urgent problem to be solved.
  • the embodiments of this specification provide a data processing method and a data processing system based on multi-party privacy protection.
  • a privacy processing device is maintained for each data center.
  • a data application center is also deployed in the data processing system.
  • the data application center decomposes the data processing task into at least one distributed data processing command.
  • Each distributed data processing command includes the processing data information of the privacy processing device and the privacy processing logic, and distributes each distributed data processing command to the corresponding privacy Processing device, the privacy processing device performs privacy processing according to the received privacy processing logic.
  • the data application center determines the processing result of the data processing task according to the privacy processing result of each privacy processing device.
  • a data processing system based on multi-party privacy protection including: at least one data center, each data center includes at least one data storage device, and each data storage device is deployed in a different data owner At least one privacy processing device, each privacy processing device is communicatively connected to each data storage device in a data center; and a data application center, which is communicatively connected to each privacy processing device, wherein the data application center Decompose the data processing task into at least one distributed data processing command, each distributed data processing command includes the processing data information and privacy processing logic of the privacy processing device, and each distributed data processing command is distributed to the corresponding privacy processing device, The privacy processing device performs privacy processing according to the received privacy processing logic, and the obtained privacy processing result is returned to the data application center, and the data application center determines the data of the data processing task according to the received privacy processing result process result.
  • the data application center may include: a processing task decomposition module that decomposes the data processing task into at least one distributed data processing command, and each distributed data processing command includes a privacy processing device Processing data information and privacy processing logic; processing command distribution module, which distributes each distributed data processing command to the corresponding privacy processing device, the privacy processing device performs privacy processing according to the received privacy processing logic; processing result receiving module, Receiving the privacy processing result returned by the privacy processing device; and a processing result determining module, determining the data processing result of the data processing task according to the received privacy processing result.
  • a processing task decomposition module that decomposes the data processing task into at least one distributed data processing command, and each distributed data processing command includes a privacy processing device Processing data information and privacy processing logic
  • processing command distribution module which distributes each distributed data processing command to the corresponding privacy processing device, the privacy processing device performs privacy processing according to the received privacy processing logic
  • processing result receiving module Receiving the privacy processing result returned by the privacy processing device
  • a processing result determining module determining the data processing
  • the data application center may further include: an interface module, which receives the data processing task, and outputs the data processing result of the data processing task.
  • the data application center may further include: an interface module, which receives a data processing request, and outputs the data processing result of the data processing task; and a data analysis module, which performs data processing on the data The processing request is analyzed to determine the data processing task.
  • the data processing request may include a data processing request implemented by using a SQL statement.
  • the data owners involved in the data center form an alliance
  • the processing request analysis module is directed to
  • the processing data required by the data processing request is used to query the data use authority, and when the result of the data use authority query indicates that the required processed data has the data use authority, the data processing task is determined according to the data processing request.
  • the data owners involved in the data center form an alliance
  • the data application center further includes a result scrambling module.
  • the result scrambling module will scramble the data processing result
  • the interface module will scramble the scrambled result.
  • the data processing result is provided to the third party.
  • the data processing system may further include: a data recording center, which records data operation behavior information of each data in the data processing task on a blockchain.
  • the data application center may further include: a traceability processing module, in response to receiving a traceability processing request of the target data, generates a data operation behavior query request of the target data and sends it to The data recording center, and traceability processing based on the data operation behavior information of the target data returned by the data recording center, wherein the data operation behavior information is requested by the data recording center according to the data operation behavior query Obtained by querying on the blockchain.
  • a traceability processing module in response to receiving a traceability processing request of the target data, generates a data operation behavior query request of the target data and sends it to The data recording center, and traceability processing based on the data operation behavior information of the target data returned by the data recording center, wherein the data operation behavior information is requested by the data recording center according to the data operation behavior query Obtained by querying on the blockchain.
  • a data application center based on multi-party privacy protection including: a processing task decomposition module that decomposes data processing tasks into at least one distributed data processing command, and each distributed data processing The command includes the processing data information and privacy processing logic of the privacy processing device; the processing command distribution module distributes each distributed data processing command to the corresponding privacy processing device, and the privacy processing device performs privacy processing according to the received privacy processing logic; The processing result receiving module receives the privacy processing result returned by the privacy processing device; and the processing result determining module determines the data processing result of the data processing task according to the received privacy processing result, wherein the data application center is at least A data center and at least one privacy processing device constitute a data processing system, each data storage device is deployed on a different data owner, and each privacy processing device can communicate with each data storage device in a data center and the data application center ⁇ Ground connection.
  • a method for performing data processing based on multi-party privacy protection on data in a data processing system including at least one data center and at least one privacy processing device And data application centers, each data center includes at least one data storage device, each data storage device is deployed on a different data owner, and each privacy processing device can communicate with each data storage device and data application center in a data center Ground connection, the method is executed by the data application center, the method includes: decomposing the data processing task into at least one distributed data processing command, each distributed data processing command includes the processing data information of the privacy processing device and the privacy processing logic Distribute each distributed data processing command to the corresponding privacy processing device, which performs privacy processing according to the received privacy processing logic; receives the privacy processing result returned by the privacy processing device; and according to the received privacy The processing result determines the data processing result of the data processing task.
  • the method may further include: receiving the data processing task, and outputting the data processing result after the data processing result of the data processing task is determined.
  • the method may further include: receiving a data processing request; analyzing the data processing request to determine the data processing task, and when the data processing task is determined After the data processing result, the data processing result is output.
  • the data owners involved in the data center form an alliance, analyze the data processing request, and determine that the data processing task includes:
  • the data use permission query is performed for the processed data required by the data processing request, and when the data use permission query result indicates that the required processed data has the data use permission, the data processing request is determined according to the data processing request.
  • the data processing task is performed in the case of a third party outside the alliance.
  • the data owners involved in the data center form an alliance
  • the method further includes: when the data processing request comes from a third party outside the alliance, The data processing result is scrambled.
  • the data processing system further includes a data recording center, and the data recording center records data operation behavior information of each data in the data processing task to a blockchain.
  • the method may further include: in response to receiving the traceability processing request of the target data, generating a data operation behavior query request of the target data and sending it to the data recording center, and the data recording center queries according to the data operation behavior Request to query the data operation behavior information of the target data on the blockchain; and perform traceability processing based on the data operation behavior information of the target data returned by the data recording center.
  • a data processing method based on multi-party privacy protection is provided.
  • the data processing method is executed by a data processing system, and the data processing system includes at least one data center and at least one privacy processing device.
  • each data center includes at least one data storage device, each data storage device is deployed on a different data owner, and each privacy processing device is associated with each data storage device in a data center and the data application center
  • the data processing method includes: decomposing a data processing task into at least one distributed data processing command at the data application center, and each distributed data processing command includes processing data information of a privacy processing device and Privacy processing logic, and distribute each distributed data processing command to the corresponding privacy processing device; at each corresponding privacy processing device, perform privacy processing according to the received privacy processing logic, and return the obtained privacy processing result to the Data application center; at the data application center, the data processing result of the data processing task is determined according to the received privacy processing result.
  • the data processing system further includes a data recording center
  • the data processing method may further include: the data recording center performs data operations on each data in the data processing task
  • the behavior information is recorded on the blockchain.
  • the data processing method may further include: at the data application center, in response to receiving a traceability processing request for the target data, generating a data operation behavior query for the target data Request and send it to the data recording center; at the data recording center, query the data operation behavior information of the target data on the blockchain according to the data operation behavior query request; and in the data application At the center, traceability processing is performed based on the data operation behavior information of the target data returned by the data recording center.
  • an electronic device including: at least one processor, and a memory coupled with the at least one processor, the memory storing instructions, when the instructions are controlled by the at least one processor When one processor executes, the at least one processor is caused to execute the method executed at the data application center as described above.
  • a machine-readable storage medium which stores executable instructions that, when executed, cause the machine to execute the above-mentioned execution at the data application center. method.
  • Fig. 1 shows a schematic diagram of an exemplary architecture of a data processing system according to an embodiment of the present specification.
  • Fig. 2 shows an exemplary block diagram of a data application center according to an embodiment of the present specification.
  • Fig. 3 shows a flowchart of an example of a data processing method executed at a data application center according to an embodiment of the present specification.
  • Fig. 4 shows a flowchart of another example of a data processing method executed at a data application center according to an embodiment of the present specification.
  • Fig. 5 shows a flow chart of an example of a traceability process according to an embodiment of the present specification.
  • Fig. 6 shows a schematic diagram of an electronic device for implementing a data processing process at a data application center according to an embodiment of the present specification.
  • the term “including” and its variations mean open terms, meaning “including but not limited to”.
  • the term “based on” means “based at least in part on.”
  • the terms “one embodiment” and “an embodiment” mean “at least one embodiment.”
  • the term “another embodiment” means “at least one other embodiment.”
  • the terms “first”, “second”, etc. may refer to different or the same objects. Other definitions can be included below, whether explicit or implicit. Unless clearly indicated in the context, the definition of a term is consistent throughout the specification.
  • FIG. 1 shows a schematic diagram of an exemplary architecture of a data processing system 100 according to an embodiment of the present specification.
  • the data processing system 100 includes at least one data center 110-1, 110-2, and 110-3.
  • Each data center includes at least one data storage device, and each data storage device is deployed on a different data owner.
  • a data center may include data storage devices deployed at banks, data storage devices deployed at Alipay providers, and data storage devices deployed at various merchants.
  • Each data storage device stores the private data collected locally by each data owner.
  • a data storage device at a bank stores business data collected by the bank
  • a data storage device at an Alipay provider stores business data collected by Alipay
  • a data storage device at each merchant stores business data collected by each merchant.
  • three data centers 110-1, 110-2, and 110-3 are shown in FIG. In other embodiments of this specification, more or fewer data centers may be included.
  • the data center can be divided based on the geographic location of the data storage device, the attribute of the data category, the category of the product to which the data belongs, and so on.
  • data storage devices in the same geographic location can be divided into the same data center
  • data storage devices used to store the same type of data can be divided into the same data center
  • data storage devices related to the same product can be divided into data storage devices To the same data center.
  • the data processing system 100 also includes at least one privacy processing device 120-1, 120-2, and 120-3.
  • the number of privacy processing devices is consistent with the number of data centers.
  • Each privacy processing device corresponds to a data center, and is communicably connected with each data storage device at the data center.
  • the privacy processing device is configured to use the private data of each data storage device communicably connected to it to perform data privacy processing.
  • the privacy processing device can perform data privacy processing and calculations under various privacy protection policies.
  • Examples of the data privacy processing and calculation include, but are not limited to: multi-party privacy data processing and calculation implemented by multi-party secure computing technologies such as federated learning, MPC, and SGX. It should be noted that the above-mentioned multi-party secure computing technologies can be combined in pairs or switched at will.
  • the data privacy processing result of the privacy processing device can be used for various business processing, for example, for joint training of business models, joint prediction of business models, and so on.
  • the business model joint prediction may include, for example, using the private data of each data storage device to perform business risk assessment and the like.
  • each privacy processing device can be deployed at a corresponding data center.
  • each privacy processing device can be deployed in a separate privacy processing center, and each privacy processing device is communicatively connected with each data storage device at the corresponding data center, so that the privacy processing device and Each data storage device performs data communication.
  • the data processing system 100 also includes a data application center 130.
  • the data application center 130 is communicably connected with each privacy processing device. During data processing, the data application center 130 decomposes the data processing task to be processed into at least one distributed data processing command and distributes it to the corresponding privacy processing device for privacy processing. After receiving the privacy processing result returned by each privacy processing device, the data application center 130 determines the data processing result of the data processing task according to the received privacy processing result.
  • the structure and operation of the data application center 130 will be described in detail below with reference to the accompanying drawings.
  • FIG. 2 shows an example block diagram of a data application center 200 according to an embodiment of the present specification.
  • the data application center 200 includes a processing task decomposition module 210, a processing command distribution module 220, a processing result receiving module 230, and a processing result determining module 240.
  • the processing task decomposition module 210 decomposes the data processing task into at least one distributed data processing command (for example, MPC computing API), and each distributed data processing command includes processing data information of the privacy processing device and privacy processing logic.
  • the processing data information of the privacy processing device may include, for example, the source information of the processing data used by the privacy processing device when the distributed data processing command is executed, that is, data of which data storage devices in the corresponding data center.
  • the privacy processing logic may include, for example, the processing logic of each processing data and/or the relationship between the processing logics, and so on.
  • the processing task decomposition module 210 can split the single-machine processing logic of the data processing task into multiple distributed data processing commands according to the processing data source and data processing logic of the data processing task and the processing configuration information of each privacy processing device.
  • a distributed data processing command is executed by a privacy processing device capable of performing corresponding processing.
  • the privacy processing of each privacy processing device can be executed in parallel.
  • the processing command distribution module 220 distributes each distributed data processing command to the corresponding privacy processing device.
  • the privacy processing device performs privacy processing on the processed data according to the received privacy processing logic.
  • the processing result receiving module 230 receives the privacy processing result returned by each privacy processing device.
  • the processing result determination module 240 determines the data processing result of the data processing task according to the received privacy processing result. For example, the processing result determining module 240 may integrate the privacy processing results of each privacy processing device according to the result integration manner corresponding to the previous processing decomposition method to obtain the data processing result of the data processing task.
  • the data processing task may be externally input by the user.
  • the data application center 200 may further include an interface module 250.
  • the interface module 250 is configured to receive data processing tasks and output data processing results of the data processing tasks.
  • the interface module 250 may be implemented using a communication module.
  • the interface module 250 may be implemented using an interface interface.
  • the data application center 200 may provide a human-computer interaction interface for users. Users can use the human-computer interactive interface to input data processing tasks. After obtaining the data processing result, the data application center 200 can use the human-computer interaction interface to provide the user with the data processing result.
  • the data application center 200 further includes a processing request analysis module 260.
  • the processing request analysis module 260 analyzes the data processing request and determines the data processing task.
  • the data owners involved in the data center in the data processing system form an alliance.
  • the alliance allows alliance members to have unrestricted usage rights for all data stored in all data centers, and for third parties outside the alliance, they can set restricted data usage rights for data in the data centers.
  • the processing request analysis module 260 performs data usage permission query for the processing data required by the data processing request, and the data usage permission query result indicates the required processing
  • the data processing task is determined according to the data processing request.
  • the data processing request may be a data processing request implemented using SQL statements.
  • the data application center 200 may provide an operation interface. What data can be disclosed on this interface for use by external agencies.
  • An external organization can write SQL statements on the operation interface as a data processing request.
  • the processing request analysis device uses the SQL statement to query the data usage authority in the data center (part of the data in the data center is not necessarily expected to be used by a third party outside the alliance).
  • the data usage permission query result indicates that the data to be processed has the data usage permission
  • the data processing task is determined according to the SQL statement.
  • the data application center 200 does not want to directly provide the data processing result to the third party.
  • the data application center 200 may further include a result scrambling module 270.
  • the result scrambling module 270 scrambles the data processing result.
  • the interface module 250 provides the scrambled data processing result to a third party.
  • the data processing system 100 may further include a data recording center 140.
  • the data recording center 140 may be a data recording center implemented based on a blockchain structure.
  • the data recording center 140 records the data operation behavior information of each data in the data processing task on the blockchain.
  • the data operation behavior information of each data in the data processing task may include the data operation behavior of each privacy processing device, for example, which privacy processing devices are using the data, which privacy processing operations are performed, and to which devices the privacy processing results are output and many more.
  • the data recording center 140 may also record a data format (data scheme) on the blockchain.
  • the data format may include, for example, how many columns the data has, the data type of each column, the physical meaning of the data, and so on.
  • the data application center 200 may also include a traceability processing module 280.
  • the traceability processing module 280 In response to receiving the traceability processing request of the target data, the traceability processing module 280 generates a data operation behavior query request of the target data based on the traceability processing request, and sends the generated data operation behavior query request to the data recording center 140.
  • the data recording center 140 queries the data operation behavior information of the target data on the blockchain according to the data operation behavior query request, and returns it to the traceability processing module 280 of the data application center 200.
  • the traceability processing module 280 performs traceability processing based on the data operation behavior information of the target data.
  • the traceability processing module 280 may be used, for example, to implement data auditing, data processing responsibility confirmation, and so on.
  • FIG. 2 is only an exemplary implementation embodiment of the data application center.
  • one or more of the interface module 250, the processing request analysis module 260, the result scrambling module 270, and the traceability processing module 280 may not be included.
  • Fig. 3 shows a flowchart of an example of a data processing method executed at a data application center according to an embodiment of the present specification.
  • the data application center decomposes the data processing task into at least one distributed data processing command, and each distributed data processing command includes processing data information of the privacy processing device and privacy processing logic.
  • the data application center After decomposing at least one distributed data processing command, in block 320, the data application center distributes each distributed data processing command to the corresponding privacy processing device.
  • the privacy processing device performs privacy processing on the processed data according to the received privacy processing logic.
  • the data application center receives the obtained privacy processing result from each privacy processing device, and in block 340, determines the data processing result of the data processing task according to the received privacy processing result.
  • a privacy processing device is maintained for each data center.
  • the data application center decomposes the data processing task into at least one distributed data processing command and distributes it to the corresponding privacy processing device, privacy processing device Perform privacy processing according to the received privacy processing logic.
  • the data application center determines the processing result of the data processing task according to the privacy processing result of each privacy processing device. In this way, data collaborative processing based on multi-party privacy protection can be realized.
  • Fig. 4 shows a flowchart of another example of a data processing method executed at a data application center according to an embodiment of the present specification.
  • various data owners in the data center form an alliance.
  • the alliance allows alliance members to have unrestricted access to all data stored in all data centers, and for third parties outside the alliance, they have restricted data access to the data in the data center.
  • the data application center receives a data processing request.
  • the data application center may receive a data processing request input by the user via the interface unit.
  • the data processing request may be, for example, a data processing request realized by using SQL statements.
  • the data application center determines whether the data processing request is issued by a third party outside the alliance. If the data processing request is issued by a third party outside the alliance, in block 420, a data usage authority query is performed for the processed data required by the data processing request to query whether the third party has data usage authority for the required processed data. For example, you can use SQL statements to query data usage permissions.
  • the data processing system includes a data recording center
  • the data recording center records the data usage authority of each data of the data storage device on the blockchain, it can be queried in the blockchain whether the data is allowed to be used by a third party .
  • the data processing task is determined according to the data processing request.
  • the data application center decomposes the data processing task into at least one distributed data processing command, and each distributed data processing command includes processing data information of the privacy processing device and privacy processing logic.
  • the data application center After decomposing at least one distributed data processing command, in block 435, the data application center distributes each distributed data processing command to the corresponding privacy processing device.
  • the privacy processing device performs privacy processing on the processed data according to the received privacy processing logic.
  • the data application center receives the obtained privacy processing result from each privacy processing device, and in block 445, determines the data processing result of the data processing task according to the received privacy processing result.
  • the data application center When the data processing request is issued by the alliance member, in block 450, the data application center directly provides the data processing result to the initiator of the data processing request. For example, it can be provided to the initiator of the data processing request via an interface.
  • the data application center scrambles the data processing result, and in block 460, the scrambled data processing result is provided to the data processing Request originator.
  • FIG. 4 is only an exemplary implementation embodiment of the data processing process.
  • various modifications can be made to the embodiment shown in FIG. 4.
  • some or all of the operations of blocks 415, 420, 455, and 460 may not be included.
  • the input from the external organization may directly be a data processing task.
  • the data use permission query is performed for data processing requests issued by third parties outside the alliance, and data processing is performed only when the processing data required by the data processing request has the data use permission. This can prevent misoperations in the absence of data usage rights.
  • the data processing result is scrambled when the data processing request is sent by a third party outside the alliance, and the scrambled data processing result is provided to the third party , Can prevent the data processing results from being directly provided to a third party, thereby further enhancing the privacy protection effect.
  • data traceability processing can also be performed.
  • Fig. 5 shows a flow chart of an example of a traceability process according to an embodiment of the present specification.
  • the data application center receives the traceability processing request, it generates a data operation behavior query request for the target data based on the traceability processing request, and in block 520, sends the generated data operation behavior query request To the data recording center.
  • the data recording center queries the data operation behavior information of the target data in the blockchain, and in block 540, sends the queried data operation behavior information to the data application center.
  • the data application center performs traceability processing based on the queried data operation behavior information.
  • the above data application center can be implemented by hardware, software or a combination of hardware and software.
  • Fig. 6 shows a schematic diagram of an electronic device for implementing a data processing process at a data application center according to an embodiment of the present specification.
  • the electronic device 600 may include at least one processor 610, a memory (for example, a non-volatile memory) 620, a memory 630, and a communication interface 640, and at least one processor 610, a memory 620, a memory 630, and a communication interface 640.
  • the interfaces 640 are connected together via a bus 660.
  • At least one processor 610 executes at least one computer-readable instruction (ie, the above-mentioned element implemented in the form of software) stored or encoded in the memory.
  • computer-executable instructions are stored in the memory, which, when executed, cause at least one processor 610 to: decompose data processing tasks into at least one distributed data processing command, each distributed data processing command including privacy processing The processing data information and privacy processing logic of the device; each distributed data processing command is distributed to the corresponding privacy processing device, and the privacy processing device performs privacy processing according to the received privacy processing logic; receiving the privacy processing returned by each privacy processing device Result; and determining the data processing result of the data processing task according to the received privacy processing result.
  • a program product such as a machine-readable medium (for example, a non-transitory machine-readable medium) is provided.
  • the machine-readable medium may have instructions (that is, the above-mentioned elements implemented in the form of software), which when executed by a machine, cause the machine to perform the various operations and functions described above in conjunction with FIGS. 1-5 in the various embodiments of this specification.
  • a system or device equipped with a readable storage medium may be provided, and the software program code for realizing the function of any one of the above-mentioned embodiments is stored on the readable storage medium, and the computer or device of the system or device The processor reads out and executes the instructions stored in the readable storage medium.
  • the program code itself read from the readable medium can implement the function of any one of the above embodiments, so the machine readable code and the readable storage medium storing the machine readable code constitute the present invention a part of.
  • Examples of readable storage media include floppy disks, hard disks, magneto-optical disks, optical disks (such as CD-ROM, CD-R, CD-RW, DVD-ROM, DVD-RAM, DVD-RW, DVD-RW), magnetic tape, Volatile memory card and ROM.
  • the program code can be downloaded from a server computer or cloud via a communication network.
  • the device structure described in the foregoing embodiments may be a physical structure or a logical structure. That is, some units may be realized by the same physical entity, or some units may be realized by multiple physical entities, or may be implemented by multiple physical entities. Some components in independent devices are implemented together.
  • the hardware unit or module can be implemented mechanically or electrically.
  • a hardware unit, module, or processor may include a permanent dedicated circuit or logic (such as a dedicated processor, FPGA or ASIC) to complete the corresponding operation.
  • the hardware unit or processor may also include programmable logic or circuits (such as general-purpose processors or other programmable processors), which may be temporarily set by software to complete corresponding operations.
  • the specific implementation mechanical, or dedicated permanent circuit, or temporarily set circuit

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Abstract

本说明书的实施例提供基于多方隐私保护的数据处理方法和数据处理系统。数据处理系统包括至少一个数据中心、至少一个隐私处理设备和数据应用中心，每个数据中心包括至少一个数据存储设备，每个数据存储设备部署在不同的数据拥有方，每个隐私处理设备与一个数据中心中的各个数据存储设备和所述数据应用中心可通信地连接。数据应用中心将数据处理任务分解为至少一个分布式数据处理命令并分发给对应的隐私处理设备。各个对应的隐私处理设备根据所接收的隐私处理逻辑进行隐私处理并将隐私处理结果返回给数据应用中心。数据应用中心根据所接收的隐私处理结果确定数据处理任务的数据处理结果。

Description

基于多方隐私保护的数据处理方法及数据处理系统 技术领域
本说明书实施例通常涉及数据处理领域，尤其涉及基于多方隐私保护的数据处理方法以及数据处理系统。
背景技术
业务系统通常会涉及多个业务处理机构，每个业务处理机构上部署数据采集设备来采集大量业务数据，比如，包括各个商家平台、支付宝和银行的移动支付系统，例如，包括大量智能终端或者可穿戴设备的物联网(Internet of Things，IOT)业务系统等等。业务系统使用各个业务处理机构所采集的业务数据来进行业务分析、业务预测和业务处理。然而，这些业务数据分散在多个不同的业务处理机构中，彼此数据不通，需要各个业务处理机构进行业务数据协同处理。各个业务处理机构所采集的业务数据是该业务处理方的隐私数据，不允许泄露给他人，从而在进行业务数据协同处理时需要进行隐私保护。如何在保护各个业务处理机构的隐私数据安全的情况下进行业务数据协同处理，成为了亟待解决的问题。
发明内容
鉴于上述，本说明书实施例提供基于多方隐私保护的数据处理方法和数据处理系统。在该数据处理系统中，针对每个数据中心维护一个隐私处理设备。此外，在数据处理系统中还部署数据应用中心。数据应用中心将数据处理任务分解为至少一个分布式数据处理命令，每个分布式数据处理命令包括隐私处理设备的处理数据信息以及隐私处理逻辑，并且将各个分布式数据处理命令分发给对应的隐私处理设备，隐私处理设备根据所接收的隐私处理逻辑进行隐私处理。数据应用中心根据各个隐私处理设备的隐私处理结果确定数据处理任务的处理结果。利用该数据处理系统，可以实现基于多方隐私保护的数据协同处理。
根据本说明书实施例的一个方面，提供一种基于多方隐私保护的数据处理系统，包括：至少一个数据中心，每个数据中心包括至少一个数据存储设备，每个数据存储设备部署在不同的数据拥有方；至少一个隐私处理设备，每个隐私处理设备与一个数据中心中的各个数据存储设备可通信地连接；以及数据应用中心，与各个隐私处理设备可通 信地连接，其中，所述数据应用中心将数据处理任务分解为至少一个分布式数据处理命令，每个分布式数据处理命令包括隐私处理设备的处理数据信息以及隐私处理逻辑，并且将各个分布式数据处理命令分发给对应的隐私处理设备，所述隐私处理设备根据所接收的隐私处理逻辑进行隐私处理，所得到的隐私处理结果返回给所述数据应用中心，所述数据应用中心根据所接收的隐私处理结果确定所述数据处理任务的数据处理结果。
可选地，在上述方面的一个示例中，所述数据应用中心可以包括：处理任务分解模块，将数据处理任务分解为至少一个分布式数据处理命令，每个分布式数据处理命令包括隐私处理设备的处理数据信息以及隐私处理逻辑；处理命令分发模块，将各个分布式数据处理命令分发给对应的隐私处理设备，所述隐私处理设备根据所接收的隐私处理逻辑进行隐私处理；处理结果接收模块，接收所述隐私处理设备返回的隐私处理结果；以及处理结果确定模块，根据所接收的隐私处理结果确定所述数据处理任务的数据处理结果。
可选地，在上述方面的一个示例中，所述数据应用中心还可以包括：接口模块，接收所述数据处理任务，以及输出所述数据处理任务的数据处理结果。
可选地，在上述方面的一个示例中，所述数据应用中心还可以包括：接口模块，接收数据处理请求，以及输出所述数据处理任务的数据处理结果；以及数据分析模块，对所述数据处理请求进行分析，确定所述数据处理任务。
可选地，在上述方面的一个示例中，所述数据处理请求可以包括利用SQL语句实现的数据处理请求。
可选地，在上述方面的一个示例中，所述数据中心所涉及的数据拥有方组成联盟，在所述数据处理请求是来自所述联盟之外的第三方时，所述处理请求分析模块针对数据处理请求所需处理数据进行数据使用权限查询，并且在数据使用权限查询结果指示所需处理数据具备数据使用权限时，根据所述数据处理请求确定所述数据处理任务。
可选地，在上述方面的一个示例中，所述数据中心所涉及的数据拥有方组成联盟，所述数据应用中心还包括结果加扰模块。在所述数据处理任务或数据处理请求来自于所述联盟之外的第三方时，所述结果加扰模块对所述数据处理结果进行加扰处理，并且所述接口模块将经过加扰后的数据处理结果提供给所述第三方。
可选地，在上述方面的一个示例中，所述数据处理系统还可以包括：数据记录中心，将所述数据处理任务中的各个数据的数据操作行为信息记录到区块链上。
可选地，在上述方面的一个示例中，所述数据应用中心还可以包括：溯源处理模块，响应于接收到目标数据的溯源处理请求，生成所述目标数据的数据操作行为查询请求并发送给所述数据记录中心，以及基于所述数据记录中心返回的所述目标数据的数据操作行为信息进行溯源处理，其中，所述数据操作行为信息由所述数据记录中心根据所述数据操作行为查询请求在所述区块链上查询而得到。
根据本说明书的实施例的另一方面，提供一种基于多方隐私保护的数据应用中心，包括：处理任务分解模块，将数据处理任务分解为至少一个分布式数据处理命令，每个分布式数据处理命令包括隐私处理设备的处理数据信息以及隐私处理逻辑；处理命令分发模块，将各个分布式数据处理命令分发给对应的隐私处理设备，所述隐私处理设备根据所接收的隐私处理逻辑进行隐私处理；处理结果接收模块，接收所述隐私处理设备返回的隐私处理结果；以及处理结果确定模块，根据所接收的隐私处理结果确定所述数据处理任务的数据处理结果，其中，所述数据应用中心与至少一个数据中心和至少一个隐私处理设备组成数据处理系统，每个数据存储设备部署在不同的数据拥有方，每个隐私处理设备与一个数据中心中的各个数据存储设备和所述数据应用中心可通信地连接。
根据本说明书的实施例的另一方面，提供一种用于对数据处理系统中的数据进行基于多方隐私保护的数据处理的方法，所述数据处理系统包括至少一个数据中心、至少一个隐私处理设备和数据应用中心，每个数据中心包括至少一个数据存储设备，每个数据存储设备部署在不同的数据拥有方，每个隐私处理设备与一个数据中心中的各个数据存储设备和数据应用中心可通信地连接，所述方法由数据应用中心执行，所述方法包括：将数据处理任务分解为至少一个分布式数据处理命令，每个分布式数据处理命令包括隐私处理设备的处理数据信息以及隐私处理逻辑；将各个分布式数据处理命令分发给对应的隐私处理设备，所述隐私处理设备根据所接收的隐私处理逻辑进行隐私处理；接收所述隐私处理设备返回的隐私处理结果；以及根据所接收的隐私处理结果确定所述数据处理任务的数据处理结果。
可选地，在上述方面的一个示例中，所述方法还可以包括：接收所述数据处理任务，以及在确定出所述数据处理任务的数据处理结果后，输出所述数据处理结果。
可选地，在上述方面的一个示例中，所述方法还可以包括：接收数据处理请求；对所述数据处理请求进行分析，确定所述数据处理任务，以及在确定出所述数据处理任务的数据处理结果后，输出所述数据处理结果。
可选地，在上述方面的一个示例中，所述数据中心所涉及的数据拥有方组成联盟， 对所述数据处理请求进行分析，确定所述数据处理任务包括：在所述数据处理请求是来自所述联盟之外的第三方时，针对数据处理请求所需处理数据进行数据使用权限查询，并且在数据使用权限查询结果指示所需处理数据具备数据使用权限时，根据所述数据处理请求确定所述数据处理任务。
可选地，在上述方面的一个示例中，所述数据中心所涉及的数据拥有方组成联盟，所述方法还包括：在所述数据处理请求来自于所述联盟之外的第三方时，对数据处理结果进行加扰处理。
可选地，在上述方面的一个示例中，所述数据处理系统还包括数据记录中心，所述数据记录中心将所述数据处理任务中的各个数据的数据操作行为信息记录到区块链。所述方法还可以包括：响应于接收到目标数据的溯源处理请求，生成所述目标数据的数据操作行为查询请求并发送给所述数据记录中心，所述数据记录中心根据所述数据操作行为查询请求在所述区块链上查询所述目标数据的数据操作行为信息；以及基于所述数据记录中心返回的所述目标数据的数据操作行为信息进行溯源处理。
根据本说明书的实施例的另一方面，提供一种基于多方隐私保护的数据处理方法，所述数据处理方法由数据处理系统执行，所述数据处理系统包括至少一个数据中心、至少一个隐私处理设备和数据应用中心，每个数据中心包括至少一个数据存储设备，每个数据存储设备部署在不同的数据拥有方，每个隐私处理设备与一个数据中心中的各个数据存储设备和所述数据应用中心可通信地连接，所述数据处理方法包括：在所述数据应用中心处，将数据处理任务分解为至少一个分布式数据处理命令，每个分布式数据处理命令包括隐私处理设备的处理数据信息以及隐私处理逻辑，并且将各个分布式数据处理命令分发给对应的隐私处理设备；在各个对应的隐私处理设备处，根据所接收的隐私处理逻辑进行隐私处理，所得到的隐私处理结果返回给所述数据应用中心；在所述数据应用中心处，根据所接收的隐私处理结果确定所述数据处理任务的数据处理结果。
可选地，在上述方面的一个示例中，所述数据处理系统还包括数据记录中心，所述数据处理方法还可以包括：所述数据记录中心将所述数据处理任务中的各个数据的数据操作行为信息记录到区块链。
可选地，在上述方面的一个示例中，所述数据处理方法还可以包括：在所述数据应用中心处，响应于接收到目标数据的溯源处理请求，生成所述目标数据的数据操作行为查询请求并发送给所述数据记录中心；在所述数据记录中心处，根据所述数据操作行为查询请求在所述区块链上查询所述目标数据的数据操作行为信息；以及在所述数据应 用中心处，基于所述数据记录中心返回的所述目标数据的数据操作行为信息进行溯源处理。
根据本说明书的实施例的另一方面，提供一种电子设备，包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器耦合的存储器，所述存储器存储指令，当所述指令被所述至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器执行如上所述的在数据应用中心处执行的方法。
根据本说明书的实施例的另一方面，提供一种机器可读存储介质，其存储有可执行指令，所述指令当被执行时使得所述机器执行如上所述的在数据应用中心处执行的方法。
附图说明
通过参照下面的附图，可以实现对于本说明书内容的本质和优点的进一步理解。在附图中，类似组件或特征可以具有相同的附图标记。
图1示出了根据本说明书的实施例的数据处理系统的示例架构示意图。
图2示出了根据本说明书的实施例的数据应用中心的示例方框图。
图3示出了根据本说明书的实施例的在数据应用中心处执行的数据处理方法的一个示例的流程图。
图4示出了根据本说明书的实施例的在数据应用中心处执行的数据处理方法的另一示例的流程图。
图5示出了根据本说明书的实施例的溯源处理过程的一个示例的流程图。
图6示出了根据本说明书的实施例的用于实现在数据应用中心处的数据处理过程的电子设备的示意图。
具体实施方式
现在将参考示例实施方式讨论本文描述的主题。应该理解，讨论这些实施方式只是为了使得本领域技术人员能够更好地理解从而实现本文描述的主题，并非是对权利要求书中所阐述的保护范围、适用性或者示例的限制。可以在不脱离本说明书内容的保护范围的情况下，对所讨论的元素的功能和排列进行改变。各个示例可以根据需要，省略、 替代或者添加各种过程或组件。例如，所描述的方法可以按照与所描述的顺序不同的顺序来执行，以及各个步骤可以被添加、省略或者组合。另外，相对一些示例所描述的特征在其它例子中也可以进行组合。
如本文中使用的，术语“包括”及其变型表示开放的术语，含义是“包括但不限于”。术语“基于”表示“至少部分地基于”。术语“一个实施例”和“一实施例”表示“至少一个实施例”。术语“另一个实施例”表示“至少一个其他实施例”。术语“第一”、“第二”等可以指代不同的或相同的对象。下面可以包括其他的定义，无论是明确的还是隐含的。除非上下文中明确地指明，否则一个术语的定义在整个说明书中是一致的。
图1示出了根据本说明书的实施例的数据处理系统100的示例架构示意图。
如图1所示，数据处理系统100包括至少一个数据中心110-1,110-2和110-3。每个数据中心包括至少一个数据存储设备，每个数据存储设备部署在不同的数据拥有方。例如，一个数据中心可以包括部署在银行处的数据存储设备、部署在支付宝提供方处的数据存储设备以及部署在各个商家处的数据存储设备。每个数据存储设备存储各个数据拥有方在本地采集的私有数据。例如，银行处的数据存储设备存储银行收集的业务数据，支付宝提供方处的数据存储设备存储支付宝收集的业务数据，以及各个商家处的数据存储设备存储各个商家收集的业务数据。要说明的是，图1中示出了3个数据中心110-1、110-2和110-3。在本说明书的其他实施例中，可以包括更多或者更少的数据中心。
在本说明书中，数据中心可以基于数据存储设备的地域位置、数据类别属性、数据所属商品类别等等来进行划分。例如，可以将同一地域位置的数据存储设备划分到同一数据中心中，可以将用于存储同一类别数据的数据存储设备划分到同一数据中心中，或者可以将同一商品所涉及数据的数据存储设备划分到同一数据中心中。
数据处理系统100还包括至少一个隐私处理设备120-1,120-2和120-3。在本说明书的一个示例中，隐私处理设备的数目与数据中心的数目一致。每个隐私处理设备与一个数据中心对应，并且与该数据中心处的各个数据存储设备可通信的连接。
隐私处理设备被配置为使用与其可通信连接的各个数据存储设备的私有数据来进行数据隐私处理。例如，隐私处理设备可以进行各种隐私保护策略下的数据隐私处理与计算。所述数据隐私处理与计算的示例包括但不限于：采用联邦学习、MPC、SGX等多方安全计算技术实现的多方隐私数据处理与计算。要说明的是，上述多方安全计算技 术之间可以两两组合，或者任意切换。隐私处理设备的数据隐私处理结果可以被使用来进行各种业务处理，例如，进行业务模型联合训练、业务模型联合预测等等。所述业务模型联合预测例如可以包括使用各个数据存储设备的私有数据来进行业务风险评估等。
在本说明书的一个示例中，各个隐私处理设备可以部署在对应的数据中心处。在本说明书的另一示例中，各个隐私处理设备可以部署在单独的隐私处理中心中，并且每个隐私处理设备与对应的数据中心处的各个数据存储设备可通信地连接，以便隐私处理设备与各个数据存储设备进行数据通信。
数据处理系统100还包括数据应用中心130。数据应用中心130与各个隐私处理设备可通信地连接。在进行数据处理时，数据应用中心130将待处理的数据处理任务分解为至少一个分布式数据处理命令并分发给对应的隐私处理设备来进行隐私处理。在接收到各个隐私处理设备返回的隐私处理结果后，数据应用中心130根据所接收的隐私处理结果确定数据处理任务的数据处理结果。数据应用中心130的结构和操作将在下面参照附图详细说明。
图2示出了根据本说明书的实施例的数据应用中心200的示例方框图。如图2所示，数据应用中心200包括处理任务分解模块210、处理命令分发模块220、处理结果接收模块230和处理结果确定模块240。
处理任务分解模块210将数据处理任务分解为至少一个分布式数据处理命令(例如，MPC计算API)，每个分布式数据处理命令包括隐私处理设备的处理数据信息以及隐私处理逻辑。这里，隐私处理设备的处理数据信息例如可以包括在执行该分布式数据处理命令时，隐私处理设备所使用的处理数据的来源信息，即，所对应的数据中心中的哪些数据存储设备的数据。隐私处理逻辑例如可以包括各个处理数据的处理逻辑和/或各个处理逻辑之间的关系等等。
例如，处理任务分解模块210可以根据数据处理任务的处理数据来源和数据处理逻辑以及各个隐私处理设备的处理配置信息，将数据处理任务的单机处理逻辑拆分为多个分布式数据处理命令，每个分布式数据处理命令由能够执行相应处理的隐私处理设备执行。各个隐私处理设备的隐私处理可以并行执行。
在将数据处理任务分解为至少一个分布式数据处理命令后，处理命令分发模块220将各个分布式数据处理命令分发给对应的隐私处理设备。所述隐私处理设备根据所接收的隐私处理逻辑来对处理数据执行隐私处理。
处理结果接收模块230接收各个隐私处理设备返回的隐私处理结果。处理结果确定模块240根据所接收的隐私处理结果确定数据处理任务的数据处理结果。例如，处理结果确定模块240可以根据先前的处理分解方式对应的结果整合方式来对各个隐私处理设备的隐私处理结果进行整合，得到数据处理任务的数据处理结果。
可选地，在一个示例中，数据处理任务可以是由用户从外部输入的。相应地，数据应用中心200还可以包括接口模块250。接口模块250被配置为接收数据处理任务，并且输出数据处理任务的数据处理结果。在一个示例中，接口模块250可以使用通信模块实现。在另一示例中，接口模块250可以利用接口界面实现。例如，数据应用中心200可以为用户提供人机交互界面。用户可以使用人机交互界面输入数据处理任务。在得到数据处理结果后，数据应用中心200可以使用该人机交互界面来向用户提供数据处理结果。
可选地，在另一示例中，用户经由接口模块250向数据应用中心200提供的是数据处理请求。相应地，数据应用中心200还包括处理请求分析模块260。处理请求分析模块260对数据处理请求进行分析，确定数据处理任务。
在一个示例中，假设数据处理系统中的数据中心所涉及的数据拥有方组成联盟。该联盟允许联盟成员对于所有数据中心上存储的所有数据具备无限制使用权限，而对于联盟之外的第三方，则可以对数据中心处的数据设置有限制数据使用权限。在这种情况下，在数据处理请求是来自联盟之外的第三方时，处理请求分析模块260针对数据处理请求所需处理数据进行数据使用权限查询，并且在数据使用权限查询结果指示所需处理数据具备数据使用权限时，根据数据处理请求确定数据处理任务。
例如，数据处理请求可以是利用SQL语句实现的数据处理请求。数据应用中心200可以提供操作界面。在该操作界面上公开哪些数据可以供外部机构使用。外部机构可以在该操作界面上编写SQL语句，作为数据处理请求。在接收到SQL语句后，处理请求分析装置使用该SQL语句在数据中心进行数据使用权限查询(数据中心中的部分数据不一定期望被联盟之外的第三方使用)。在数据使用权限查询结果指示所需处理数据具备数据使用权限时，根据SQL语句确定出数据处理任务。
此外，可选地，在数据处理任务或数据处理请求来自于联盟之外的第三方时，数据应用中心200不希望将数据处理结果直接提供给第三方。在这种情况下，数据应用中心200还可以包括结果加扰模块270。在数据处理任务或数据处理请求来自于联盟之外的第三方时，结果加扰模块270对数据处理结果进行加扰处理。随后，接口模块250将 加扰后的数据处理结果提供给第三方。
回到图1，可选地，数据处理系统100还可以包括数据记录中心140。数据记录中心140可以是基于区块链结构实现的数据记录中心。相应地，数据记录中心140将数据处理任务中的各个数据的数据操作行为信息记录到区块链上。这里，数据处理任务中的各个数据的数据操作行为信息可以包括各个隐私处理设备的数据操作行为，例如，数据被哪些隐私处理设备使用，执行了哪些隐私处理操作，隐私处理结果被输出到哪些设备等等。此外，数据记录中心140还可以将数据格式(data scheme)记录到区块链上。所述数据格式例如可以包括数据具有多少列，每列数据的数据类型，数据的物理含义等等。
在数据处理系统100包括数据记录中心140的情况下，数据应用中心200还可以包括溯源处理模块280。响应于接收到目标数据的溯源处理请求，溯源处理模块280基于溯源处理请求生成目标数据的数据操作行为查询请求，并将所生成的数据操作行为查询请求发送给数据记录中心140。数据记录中心140根据数据操作行为查询请求在区块链上查询目标数据的数据操作行为信息，并返回给数据应用中心200的溯源处理模块280。溯源处理模块280基于目标数据的数据操作行为信息进行溯源处理。溯源处理模块280例如可以用于实现数据审计、数据处理责任确认等等。
此外，要说明的是，图2中示出的仅仅是数据应用中心的例示实现实施例。在本说明书的其它实施例中，可以不包括接口模块250、处理请求分析模块260、结果加扰模块270和溯源处理模块280中的一个或多个。
下面将结合图3到图5描述根据本说明书的实施例的在数据应用中心处执行的数据处理方法。
图3示出了根据本说明书的实施例的在数据应用中心处执行的数据处理方法的一个示例的流程图。
如图3所示，在块310，数据应用中心将数据处理任务分解为至少一个分布式数据处理命令，每个分布式数据处理命令包括隐私处理设备的处理数据信息以及隐私处理逻辑。
在分解出至少一个分布式数据处理命令后，在块320，数据应用中心将各个分布式数据处理命令分发给对应的隐私处理设备。隐私处理设备根据所接收的隐私处理逻辑来对处理数据进行隐私处理。
在块330，数据应用中心从各个隐私处理设备接收所得到的隐私处理结果，并且在 块340，根据所接收的隐私处理结果确定数据处理任务的数据处理结果。
利用图3中示出的数据处理方法，针对每个数据中心维护一个隐私处理设备，数据应用中心将数据处理任务分解为至少一个分布式数据处理命令并分发给对应的隐私处理设备，隐私处理设备根据所接收的隐私处理逻辑进行隐私处理。数据应用中心根据各个隐私处理设备的隐私处理结果确定数据处理任务的处理结果。按照这种方式，可以实现基于多方隐私保护的数据协同处理。
图4示出了根据本说明书的实施例的在数据应用中心处执行的数据处理方法的另一示例的流程图。在图4中示出的示例中，数据中心的各个数据拥有方组成联盟。该联盟允许联盟成员对于所有数据中心上存储的所有数据具备无限制使用权限，而对于联盟之外的第三方，则对数据中心处的数据设置有限制数据使用权限。
在块410，数据应用中心接收数据处理请求。例如，在一个示例中，数据应用中心可以接收用户经由接口单元输入的数据处理请求。所述数据处理请求例如可以是利用SQL语句实现的数据处理请求。
在块415，数据应用中心判断数据处理请求是否是由联盟之外的第三方发出的。如果该数据处理请求是由联盟之外的第三方发出的，则在块420，针对数据处理请求所需处理数据进行数据使用权限查询，以查询第三方针对所需处理数据是否具备数据使用权限。例如，可以使用SQL语句来进行数据使用权限查询。
此外，在数据处理系统包括数据记录中心，并且数据记录中心将数据存储设备的各个数据的数据使用权限记录在区块链的情况下，可以在区块链中查询该数据是否允许被第三方使用。
在数据使用权限查询结果指示所需处理数据不具备数据使用权限时，不进行数据处理。在数据使用权限查询结果指示所需处理数据具备数据使用权限时，在块425，根据数据处理请求确定数据处理任务。
在确定出数据处理任务后，在块430，数据应用中心将数据处理任务分解为至少一个分布式数据处理命令，每个分布式数据处理命令包括隐私处理设备的处理数据信息以及隐私处理逻辑。
在分解出至少一个分布式数据处理命令后，在块435，数据应用中心将各个分布式数据处理命令分发给对应的隐私处理设备。隐私处理设备根据所接收的隐私处理逻辑来对处理数据进行隐私处理。
在块440，数据应用中心从各个隐私处理设备接收所得到的隐私处理结果，并且在块445，根据所接收的隐私处理结果确定数据处理任务的数据处理结果。
在数据处理请求是由联盟成员发出时，在块450，数据应用中心将数据处理结果直接提供给数据处理请求发起方。例如，可以经由接口界面来提供给数据处理请求发起方。
在数据处理请求是由联盟之外的第三方发出时，在块455，数据应用中心对数据处理结果进行加扰处理，并且在块460，将经过加扰处理后的数据处理结果提供给数据处理请求发起方。
要说明的是，图4中示出的仅仅是数据处理过程的一个例示实现实施例。在本说明书的其它实施例中，可以对图4中示出的实施例进行各种修改。例如，可以不包括块415、420、455和460的部分或全部操作。此外，在一个修改实施例中，外部机构输入的可以直接是数据处理任务。
利用图4中示出的数据处理方法，通过针对联盟之外的第三方发出的数据处理请求进行数据使用权限查询，仅仅在数据处理请求所需处理数据具备数据使用权限时，才进行数据处理，从而可以防止发生在没有数据使用权限的情况下的误操作。
此外，利用图4中示出的数据处理方法，通过在数据处理请求是联盟之外的第三方发出时对数据处理结果进行加扰处理，并将加扰处理后的数据处理结果提供给第三方，可以防止将数据处理结果直接提供给第三方，由此进一步提升隐私保护效果。
此外，在数据处理系统包括数据记录中心，并且数据记录中心将数据处理任务的各个数据的数据操作行为信息记录在区块链的情况下，还可以执行数据溯源处理。
图5示出了根据本说明书的实施例的溯源处理过程的一个示例的流程图。
如图5所示，在块510，在数据应用中心接收到溯源处理请求后，基于溯源处理请求生成目标数据的数据操作行为查询请求，并且在块520，将所生成的数据操作行为查询请求发送给数据记录中心。
在块530，数据记录中心在区块链中查询目标数据的数据操作行为信息，并且在块540，将所查询到的数据操作行为信息发送给数据应用中心。
在块550，数据应用中心基于所查询到的数据操作行为信息来进行溯源处理。
如上参照图1到图5，对根据本说明书实施例的数据处理方法、数据应用中心和数据处理系统进行了描述。上面的数据应用中心可以采用硬件实现，也可以采用软件或者 硬件和软件的组合来实现。
图6示出了根据本说明书的实施例的用于实现在数据应用中心处的数据处理过程的电子设备的示意图。如图6所示，电子设备600可以包括至少一个处理器610、存储器(例如，非易失性存储器)620、内存630和通信接口640，并且至少一个处理器610、存储器620、内存630和通信接口640经由总线660连接在一起。至少一个处理器610执行在存储器中存储或编码的至少一个计算机可读指令(即，上述以软件形式实现的元素)。
在一个实施例中，在存储器中存储计算机可执行指令，其当执行时使得至少一个处理器610：将数据处理任务分解为至少一个分布式数据处理命令，每个分布式数据处理命令包括隐私处理设备的处理数据信息以及隐私处理逻辑；将各个分布式数据处理命令分发给对应的隐私处理设备，所述隐私处理设备根据所接收的隐私处理逻辑进行隐私处理；接收各个隐私处理设备返回的隐私处理结果；以及根据所接收的隐私处理结果确定所述数据处理任务的数据处理结果。
应该理解，在存储器中存储的计算机可执行指令当执行时使得至少一个处理器610进行本说明书的各个实施例中以上结合图1-5描述的各种操作和功能。
根据一个实施例，提供了一种比如机器可读介质(例如，非暂时性机器可读介质)的程序产品。机器可读介质可以具有指令(即，上述以软件形式实现的元素)，该指令当被机器执行时，使得机器执行本说明书的各个实施例中以上结合图1-5描述的各种操作和功能。具体地，可以提供配有可读存储介质的系统或者装置，在该可读存储介质上存储着实现上述实施例中任一实施例的功能的软件程序代码，且使该系统或者装置的计算机或处理器读出并执行存储在该可读存储介质中的指令。
在这种情况下，从可读介质读取的程序代码本身可实现上述实施例中任何一项实施例的功能，因此机器可读代码和存储机器可读代码的可读存储介质构成了本发明的一部分。
可读存储介质的实施例包括软盘、硬盘、磁光盘、光盘(如CD-ROM、CD-R、CD-RW、DVD-ROM、DVD-RAM、DVD-RW、DVD-RW)、磁带、非易失性存储卡和ROM。可选择地，可以由通信网络从服务器计算机上或云上下载程序代码。
本领域技术人员应当理解，上面公开的各个实施例可以在不偏离发明实质的情况下做出各种变形和修改。因此，本发明的保护范围应当由所附的权利要求书来限定。
需要说明的是，上述各流程和各系统结构图中不是所有的步骤和单元都是必须的，可以根据实际的需要忽略某些步骤或单元。各步骤的执行顺序不是固定的，可以根据需要进行确定。上述各实施例中描述的装置结构可以是物理结构，也可以是逻辑结构，即，有些单元可能由同一物理实体实现，或者，有些单元可能分由多个物理实体实现，或者，可以由多个独立设备中的某些部件共同实现。
以上各实施例中，硬件单元或模块可以通过机械方式或电气方式实现。例如，一个硬件单元、模块或处理器可以包括永久性专用的电路或逻辑(如专门的处理器，FPGA或ASIC)来完成相应操作。硬件单元或处理器还可以包括可编程逻辑或电路(如通用处理器或其它可编程处理器)，可以由软件进行临时的设置以完成相应操作。具体的实现方式(机械方式、或专用的永久性电路、或者临时设置的电路)可以基于成本和时间上的考虑确定。
上面结合附图阐述的具体实施方式描述了示例性实施例，但并不表示可以实现的或者落入权利要求书的保护范围的所有实施例。在整个本说明书中使用的术语“示例性”意味着“用作示例、实例或例示”，并不意味着比其它实施例“优选”或“具有优势”。出于提供对所描述技术的理解的目的，具体实施方式包括具体细节。然而，可以在没有这些具体细节的情况下实施这些技术。在一些实例中，为了避免对所描述的实施例的概念造成难以理解，公知的结构和装置以框图形式示出。
本公开内容的上述描述被提供来使得本领域任何普通技术人员能够实现或者使用本公开内容。对于本领域普通技术人员来说，对本公开内容进行的各种修改是显而易见的，并且，也可以在不脱离本公开内容的保护范围的情况下，将本文所定义的一般性原理应用于其它变型。因此，本公开内容并不限于本文所描述的示例和设计，而是与符合本文公开的原理和新颖性特征的最广范围相一致。

Claims (21)

  1. 一种基于多方隐私保护的数据处理系统，包括：
    至少一个数据中心，每个数据中心包括至少一个数据存储设备，每个数据存储设备部署在不同的数据拥有方；
    至少一个隐私处理设备，每个隐私处理设备与一个数据中心中的各个数据存储设备可通信地连接；以及
    数据应用中心，与各个隐私处理设备可通信地连接，
    其中，所述数据应用中心将数据处理任务分解为至少一个分布式数据处理命令，每个分布式数据处理命令包括隐私处理设备的处理数据信息以及隐私处理逻辑，并且将各个分布式数据处理命令分发给对应的隐私处理设备，所述隐私处理设备根据所接收的隐私处理逻辑进行隐私处理，所得到的隐私处理结果返回给所述数据应用中心，所述数据应用中心根据所接收的隐私处理结果确定所述数据处理任务的数据处理结果。
  2. 如权利要求1所述的数据处理系统，其中，所述数据应用中心包括：
    处理任务分解模块，将数据处理任务分解为至少一个分布式数据处理命令，每个分布式数据处理命令包括隐私处理设备的处理数据信息以及隐私处理逻辑；
    处理命令分发模块，将各个分布式数据处理命令分发给对应的隐私处理设备，所述隐私处理设备根据所接收的隐私处理逻辑进行隐私处理；
    处理结果接收模块，接收所述隐私处理设备返回的隐私处理结果；以及
    处理结果确定模块，根据所接收的隐私处理结果确定所述数据处理任务的数据处理结果。
  3. 如权利要求2所述的数据处理系统，其中，所述数据应用中心还包括：
    接口模块，接收所述数据处理任务，以及输出所述数据处理任务的数据处理结果。
  4. 如权利要求2所述的数据处理系统，其中，所述数据应用中心还包括：
    接口模块，接收数据处理请求，以及输出所述数据处理任务的数据处理结果；以及
    处理请求分析模块，对所述数据处理请求进行分析，确定所述数据处理任务。
  5. 如权利要求4所述的数据处理系统，其中，所述数据处理请求包括利用SQL语句实现的数据处理请求。
  6. 如权利要求4所述的数据处理系统，其中，所述数据中心所涉及的数据拥有方组成联盟，在所述数据处理请求是来自所述联盟之外的第三方时，所述处理请求分析模块针对数据处理请求所需处理数据进行数据使用权限查询，并且在数据使用权限查询结果指示所需处理数据具备数据使用权限时，根据所述数据处理请求确定所述数据处理任 务。
  7. 如权利要求3或4所述的数据处理系统，其中，所述数据中心所涉及的数据拥有方组成联盟，所述数据应用中心还包括：
    结果加扰模块，在所述数据处理任务或数据处理请求来自于所述联盟之外的第三方时，对所述数据处理结果进行加扰处理，
    所述接口模块将加扰后的数据处理结果提供给所述第三方。
  8. 如权利要求1所述的数据处理系统，还包括：
    数据记录中心，将所述数据处理任务中的各个数据的数据操作行为信息记录到区块链上。
  9. 如权利要求8所述的数据处理系统，其中，所述数据应用中心还包括：
    溯源处理模块，响应于接收到目标数据的溯源处理请求，生成所述目标数据的数据操作行为查询请求并发送给所述数据记录中心，以及基于所述数据记录中心返回的所述目标数据的数据操作行为信息进行溯源处理，
    其中，所述数据操作行为信息由所述数据记录中心根据所述数据操作行为查询请求在所述区块链上查询而得到。
  10. 一种基于多方隐私保护的数据应用中心，包括：
    处理任务分解模块，将数据处理任务分解为至少一个分布式数据处理命令，每个分布式数据处理命令包括隐私处理设备的处理数据信息以及隐私处理逻辑；
    处理命令分发模块，将各个分布式数据处理命令分发给对应的隐私处理设备，所述隐私处理设备根据所接收的隐私处理逻辑进行隐私处理；
    处理结果接收模块，接收所述隐私处理设备返回的隐私处理结果；以及
    处理结果确定模块，根据所接收的隐私处理结果确定所述数据处理任务的数据处理结果，
    其中，所述数据应用中心与至少一个数据中心和至少一个隐私处理设备组成数据处理系统，每个数据存储设备部署在不同的数据拥有方，每个隐私处理设备与一个数据中心中的各个数据存储设备和所述数据应用中心可通信地连接。
  11. 一种用于对数据处理系统中的数据进行基于多方隐私保护的数据处理的方法，所述数据处理系统包括至少一个数据中心、至少一个隐私处理设备和数据应用中心，每个数据中心包括至少一个数据存储设备，每个数据存储设备部署在不同的数据拥有方，每个隐私处理设备与一个数据中心中的各个数据存储设备和数据应用中心可通信地连接，所述方法由数据应用中心执行，所述方法包括：
    将数据处理任务分解为至少一个分布式数据处理命令，每个分布式数据处理命令包括隐私处理设备的处理数据信息以及隐私处理逻辑；
    将各个分布式数据处理命令分发给对应的隐私处理设备，所述隐私处理设备根据所接收的隐私处理逻辑进行隐私处理；
    接收所述隐私处理设备返回的隐私处理结果；以及
    根据所接收的隐私处理结果确定所述数据处理任务的数据处理结果。
  12. 如权利要求11所述的方法，还包括：
    接收所述数据处理任务，以及
    在确定出所述数据处理任务的数据处理结果后，输出所述数据处理结果。
  13. 如权利要求11所述的方法，还包括：
    接收数据处理请求；
    对所述数据处理请求进行分析，确定所述数据处理任务，以及
    在确定出所述数据处理任务的数据处理结果后，输出所述数据处理结果。
  14. 如权利要求13所述的方法，其中，所述数据中心所涉及的数据拥有方组成联盟，
    对所述数据处理请求进行分析，确定所述数据处理任务包括：
    在所述数据处理请求是来自所述联盟之外的第三方时，针对数据处理请求所需处理数据进行数据使用权限查询，并且在数据使用权限查询结果指示所需处理数据具备数据使用权限时，根据所述数据处理请求确定所述数据处理任务。
  15. 如权利要求12或13所述的方法，其中，所述数据中心所涉及的数据拥有方组成联盟，所述方法还包括：
    在所述数据处理任务或数据处理请求来自于所述联盟之外的第三方时，对所述数据处理结果进行加扰处理。
  16. 如权利要求11所述的方法，其中，所述数据处理系统还包括数据记录中心，所述数据记录中心将所述数据处理任务中的各个数据的数据操作行为信息记录到区块链，所述方法还包括：
    响应于接收到目标数据的溯源处理请求，生成所述目标数据的数据操作行为查询请求并发送给所述数据记录中心，所述数据记录中心根据所述数据操作行为查询请求在所述区块链上查询所述目标数据的数据操作行为信息；以及
    基于所述数据记录中心返回的所述目标数据的数据操作行为信息进行溯源处理。
  17. 一种基于多方隐私保护的数据处理方法，所述数据处理方法由数据处理系统执 行，所述数据处理系统包括至少一个数据中心、至少一个隐私处理设备和数据应用中心，每个数据中心包括至少一个数据存储设备，每个数据存储设备部署在不同的数据拥有方，每个隐私处理设备与一个数据中心中的各个数据存储设备和所述数据应用中心可通信地连接，所述数据处理方法包括：
    在所述数据应用中心处，将数据处理任务分解为至少一个分布式数据处理命令，每个分布式数据处理命令包括隐私处理设备的处理数据信息以及隐私处理逻辑，并且将各个分布式数据处理命令分发给对应的隐私处理设备；
    在各个对应的隐私处理设备处，根据所接收的隐私处理逻辑进行隐私处理，所得到的隐私处理结果返回给所述数据应用中心；
    在所述数据应用中心处，根据所接收的隐私处理结果确定所述数据处理任务的处理结果。
  18. 如权利要求17所述的数据处理方法，所述数据处理系统还包括数据记录中心，所述数据处理方法还包括：
    所述数据记录中心将所述数据处理任务中的各个数据的数据操作行为信息记录到区块链。
  19. 如权利要求18所述的数据处理方法，还包括：
    在所述数据应用中心处，响应于接收到目标数据的溯源处理请求，生成所述目标数据的数据操作行为查询请求并发送给所述数据记录中心；
    在所述数据记录中心处，根据所述数据操作行为查询请求在所述区块链上查询所述目标数据的数据操作行为信息；以及
    在所述数据应用中心处，基于所述数据记录中心返回的所述目标数据的数据操作行为信息进行溯源处理。
  20. 一种电子设备，包括：
    至少一个处理器，以及
    与所述至少一个处理器耦合的存储器，所述存储器存储指令，当所述指令被所述至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器执行如权利要求11到16中任一所述的方法。
  21. 一种机器可读存储介质，其存储有可执行指令，所述指令当被执行时使得所述机器执行如权利要求11到16中任一所述的方法。
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