[发明专利]一种数据加密方法和装置

说明书

本说明书实施例公开了一种数据加密方法和装置，所述方法包括：获取原始数据矩阵；获取用于限定所述差分隐私算法的第一参数和用于表示数据在加密后的有效性的第二参数；获取中间数据矩阵，其中所述中间数据矩阵限定所述第一维度空间中的多个点，并且，所述中间数据矩阵限定的多个点为通过对所述原始数据矩阵限定的多个点分别进行扰动而获得的点，其中所述扰动为基于所述第一参数和所述第二参数的偏移；以及将所述中间数据矩阵与投影矩阵相乘，以获取加密数据矩阵。

技术领域

本说明书实施例涉及互联网技术领域，更具体地，涉及一种数据加密方法和装置。

背景技术

在互联网大数据建模分析需求下，如何保护用户的隐私是非常重要的问题。在该背景下，差分隐私技术得到越来越多的应用。差分隐私是一种对数据隐私安全性的形式化定义，其保证在对全部数据进行建模分析的同时并不泄露个体单条数据的信息。差分隐私是大数据建模分析需求之下对于个体隐私安全性的最合理保证。针对差分隐私算法中的随机加密算法，通常会考虑数据的有效性。一般的数据有效性认为，加密后的数据在特定指标上的表现近似的等于原始数据在同一指标上的表现。然而，数据有效性与隐私安全性之间存在一定的矛盾，通常，数据有效性越高，则隐私安全性相对越差；反之，隐私安全性越好，数据的有效性越差。因此，需要一种更有效的数据加密方案，使得可以更有效地平衡数据有效性和隐私安全性。

发明内容

本说明书实施例旨在提供一种更有效的数据加密方法，以解决现有技术中的不足。

为实现上述目的，本说明书一个方面提供一种数据加密方法，所述方法实施差分隐私算法，包括：获取原始数据矩阵，所述原始数据矩阵限定第一维度空间的多个点，其中，所述多个点的个数对应于用户数，所述点对应于用户的特征向量，所述第一维度空间的维度数为所述特征向量的维度数；获取用于限定所述差分隐私算法的第一参数和用于表示数据在加密后的有效性的第二参数；获取中间数据矩阵，其中所述中间数据矩阵限定所述第一维度空间中的多个点，并且，所述中间数据矩阵限定的多个点为通过对所述原始数据矩阵限定的多个点分别进行扰动而获得的点，其中所述扰动为基于所述第一参数和所述第二参数的偏移；以及将所述中间数据矩阵与投影矩阵相乘，以获取加密数据矩阵，所述投影矩阵用于：将所述中间数据矩阵限定的多个点投影为所述第二维度空间的分别对应的多个点，并且使得，所述第二维度空间中的任意两点之间的欧氏距离与所述第一维度空间中对应两点之间的欧氏距离的比值在一定范围内，其中所述第二维度空间的维度数基于所述第一参数和第二参数而获得。

在一个实施例中，在上述数据加密方法中，所述获取中间数据矩阵包括：对所述原始数据矩阵进行奇异值分解，以将所述原始数据矩阵表示为三个矩阵的乘积，其中，所述三个矩阵的乘积中的位于中间的对角矩阵的对角元的个数等于所述第二维度空间的维度数；基于所述第一参数和第二参数，确定扰动参数；基于所述扰动参数，对所述对角矩阵的每个对角元进行偏移；以及计算偏移后的三个矩阵的乘积，以作为所述中间数据矩阵。

在一个实施例中，在上述数据加密方法中，对所述原始数据矩阵进行奇异值分解包括，对所述原始数据矩阵限定的每个点的每个维度的值进行去均值操作，其中，所述均值为所述多个点在相同维度的各个值的平均值；以及，对经过去均值操作之后的原始数据矩阵进行奇异值分解。

在一个实施例中，在上述数据加密方法中，所述加密数据矩阵限定第二维度空间中的多个点，并且，所述加密数据矩阵限定的多个点与所述原始数据矩阵限定的多个点分别对应，以及，所述加密数据矩阵限定的多个点中的两点之间的距离与所述原始数据矩阵限定的多个点中的对应两点之间的距离之差与所述扰动参数相关。

在一个实施例中，在上述数据加密方法中，所述投影矩阵从随机矩阵随机获得，所述随机矩阵的每个矩阵元为随机变量，各个所述随机变量相互独立且具有相同分布，其中所述随机矩阵满足：所述随机矩阵的转置与所述随机矩阵的乘积的期望值为单位矩阵。

在一个实施例中，在上述数据加密方法中，所述第二维度空间为r维空间，所述随机变量满足期望值为0、方差为1/r的高斯分布。