[发明专利]数据风险预测方法、装置、电子设备、介质及程序产品

说明书

本公开提供了一种数据风险预测方法，可以应用于云计算技术领域。该方法包括：获取目标数据集，其中，上述目标数据集中包含至少一个加密数据；利用至少一个密文模型，基于上述至少一个原数据进行风险预测，得到保留有加密信息的风险特征集，其中，每个密文模型是由对应的用于对非加密数据进行风险预测的明文模型转换得到的用于对加密数据进行风险预测的模型；以及基于上述风险特征集，生成保留有加密信息的风险预测结果。本公开还提供了一种数据风险预测装置、一种电子设备、一种计算机可读存储介质和一种计算机程序产品。

技术领域

本公开涉及云计算技术领域，特别是涉及一种数据风险预测方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。

背景技术

在金融领域，一些金融行业特有的风险模型，如异常或违规行为筛查模型、交易欺诈模型、反洗钱模型等，是聚集了较高专业性、较多经验和较多数据分析后的成果。大型金融机构才具备相应的自研的能力。中小金融企业一般采用向大型金融机构购买此类模型的方式提升自身金融风险的防范。

发明内容

本公开的一个方面提供了一种数据风险预测方法，包括：获取目标数据集，其中，上述目标数据集中包含至少一个加密数据；利用至少一个密文模型，对上述至少一个加密数据进行风险预测，得到保留有加密信息的风险特征集，其中，每个密文模型是由对应的用于对非加密数据进行风险预测的明文模型转换得到的用于对加密数据进行风险预测的模型；以及基于上述风险特征集，生成保留有加密信息的风险预测结果。

可选地，上述利用至少一个密文模型，基于上述至少一个原数据进行风险预测，包括：针对上述至少一个密文模型中的任一密文模型，从上述目标数据集中提取需要利用该密文模型进行风险特征预测的至少一个目标数据；以及将上述至少一个目标数据输入该密文模型进行风险预测，得到对应的风险特征值。

可选地，通过以下操作转换得到上述至少一个密文模型中的任一密文模型：确定与密文模型对应的明文模型，其中，该明文模型是由至少一个目标基础函数构成的；将上述至少一个目标基础函数中的每个转换为一个对应的同态基础函数，得到对应的至少一个同态基础函数；利用上述至少一个同态基础函数，构成该密文模型。

可选地，基于上述风险特征集，生成保留有加密信息的风险预测结果，包括：获取上述风险特征集中每个风险特征值的权重，以及基于获取的权重和上述风险特征集，生成上述风险预测结果。

可选地，利用预先设定的转换接口，将上述至少一个目标基础函数中的每个转换为一个对应的同态基础函数。

可选地，还包括：基于预先设定的计算密钥，对上述至少一个加密数据进行验证；其中，响应于验证通过，利用至少一个密文模型，对上述至少一个加密数据进行风险预测。

本公开的另一个方面提供了一种数据风险预测方法，包括：对第一数据集中包含的至少一个原数据加密，得到关于加密数据的第二数据集；基于上述第二数据集，发起风险预测请求，使得服务器响应于上述风险预测请求，获取并基于上述第二数据集，生成对应保留有加密信息的风险预测结果；获取上述风险预测结果；对上述风险预测结果进行解密，得到解密后的风险预测结果。

本公开的另一个方面提供了一种数据风险预测装置，包括：第一获取模块，用于获取目标数据集，其中，上述目标数据集中包含至少一个原数据，上述至少一个原数据是加密数据；风险预测模块，用于利用至少一个密文模型，基于上述至少一个原数据进行风险预测，得到保留有加密信息的风险特征集，其中，每个密文模型是由对应的用于对非加密数据进行风险预测的明文模型转换得到的用于对加密数据进行风险预测的模型；以及生成模块，用于基于上述风险特征集，生成保留有加密信息的风险预测结果。