[发明专利]数据生成、获取方法及对应的装置、存储介质

说明书

本申请公开了一种数据生成、获取方法及对应的装置、存储介质，所述方法包括：获取目标对象的投票偏好数据；对所述投票偏好数据进行随机扰动，以输出满足本地差分隐私机制的扰动数据集合；使用预设函数对所述扰动数据集合进行转化，以生成所述目标对象的投票偏好数据的无偏估计数据；将所述目标对象的投票偏好数据的无偏估计数据发送给服务器，以便所述服务器获取决策数据。本申请实施例具有适用范围广、计算开销小、非交互、有效性高的特点，可以适用于大规模分布式网络、低资源终端环境下的投票偏好数据聚合。

技术领域

本申请实施例涉及信息安全技术领域，具体涉及一种数据生成、获取方法及对应的装置、存储介质。

背景技术

随时网络技术的发展，以及移动终端设备的普及，如何对用户数据进行采集和分析的同时保护用户隐私成为业界关注的一个重要课题。

基于密码学的方案中，计算和通信交互开销较高，无法应用于网络环境下百万级别或者百万级别以上的大规模投票偏好数据聚合决策的场景。

基于数据扰动的方案中，基于拉普拉斯(Laplace)噪声添加的投票偏好数据聚合结果的误差巨大，不利于进行有效地决策。

因此，现有技术存在缺陷，有待改进与发展。

发明内容

本申请实施例提供一种数据生成、获取方法及对应的装置、存储介质，具有适用范围广、计算开销小、非交互、有效性高的特点，可以适用于大规模分布式网络、低资源终端环境下的投票偏好数据聚合。

本申请实施例提供一种数据生成方法，适用于终端，所述方法包括：

获取目标对象的投票偏好数据；

对所述投票偏好数据进行随机扰动，以输出满足本地差分隐私机制的扰动数据集合；

使用预设函数对所述扰动数据集合进行转化，以生成所述目标对象的投票偏好数据的无偏估计数据；

将所述目标对象的投票偏好数据的无偏估计数据发送给服务器，以便所述服务器获取决策数据。

在本申请实施例所述的数据生成方法中，所述投票偏好数据包括目标对象的类别数据、集合数据及偏好数据中的任一种。

本申请实施例还提供一种数据获取方法，适用于服务器，所述方法包括：

接收终端发送的目标对象的投票偏好数据的无偏估计数据，所述投票偏好数据的无偏估计数据由所述终端对投票偏好数据进行随机扰动，以输出满足本地差分隐私机制的扰动数据集合，并对所述扰动数据集合进行转化后得到；

根据所述投票偏好数据的无偏估计数据，计算所述投票偏好数据中每个候选项的投票积分无偏估计量和置信区间；

根据所述投票偏好数据中每个候选项的投票积分无偏估计量和置信区间，生成投票决策。

本申请实施例还提供一种数据生成装置，适用于终端，所述装置包括：

获取单元，用于获取目标对象的投票偏好数据；

扰动单元，用于对所述投票偏好数据进行随机扰动，以输出满足本地差分隐私机制的扰动数据集合；

转化单元，用于使用预设函数对所述扰动数据集合进行转化，以生成所述目标对象的投票偏好数据的无偏估计数据；

发送单元，用于将所述目标对象的投票偏好数据的无偏估计数据发送给服务器，以便所述服务器获取决策数据。

在本申请实施例所述的数据生成装置中，所述获取单元包括：

采集子单元，用于采集目标对象的候选集，其中所述候选集包括多个候选项；