[发明专利]一种基于多密钥同态加密的外包隐私保护方法和设备

权利要求书

1.一种基于多密钥同态加密的外包隐私保护方法，其特征在于，包括用户、评估器和若干个模型拥有者，每个所述模型拥有者拥有一个kNN模型；所述方法包括：

第一阶段：所述评估器接收由每个所述模型拥有者对其拥有的kNN模型进行加密得到的加密kNN模型，以及接收由所述用户对输入信息进行加密得到的加密输入信息；

第二阶段：所述评估器根据所述加密kNN模型对所述加密输入信息进行分类计算，得到若干个类标签；对所述若干个类标签进行聚合，得到所述若干个类标签的数量，并将所述若干个类标签与所述若干个类标签的数量发送至所述用户；

第三阶段：所述评估器对所述若干个类标签的密文进行扩展，得到扩展密文，并发送至每个所述模型拥有者；所述扩展密文用于触发每个所述模型拥有者构建部分解密组件，并返回至所述评估器；所述评估器将每个所述模型拥有者构建的部分解密组件进行聚合，得到聚合解密组件，并将所述聚合解密组件发送至所述用户，使所述用户对所述聚合解密组件进行解密。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个所述模型拥有者对其拥有的kNN模型进行加密得到加密kNN模型，包括：

每个所述模型拥有者生成第一AES密钥，根据生成第一SWHE密钥对和评估辅助元素，然后生成SWHE联合密钥；

利用第一SWHE密钥加密所述第一AES密钥，得到加密后的第一AES密钥。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，用户对输入信息进行加密得到加密输入信息，包括：

所述用户生成第二AES密钥，根据生成第二SWHE密钥对；

利用所述第二SWHE密钥对中的第二SWHE密钥加密所述第二AES密钥，得到加密后的第二AES密钥。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述评估器根据所述加密kNN模型对所述加密输入信息进行分类计算，得到若干个类标签，包括：

所述评估器对所述加密输入信息进行扩展，得到第一扩展结果；利用第一SWHE密钥和第二SWHE密钥扩展所述第一扩展结果，得到第二扩展结果；

利用点积协议计算每个kNN模型的数据和所述第二扩展结果之间的欧式距离，遍历全部加密输入信息后得到加密结果，保存为第一数组发送至所述用户；

所述评估器调用求最小值协议获取所述第一数组中的最小值，将所述最小值对应的类别保存到第二数组中；

将所述第一数组中的最小值置为最大值，循环调用求最小值协议，直至达到预设循环次数，此时所述第二数组中存在若干个最邻近的类别；

通过类别统计函数统计出所述第二数组中出现次数最多的类别，将该类别作为一个类标签；

循环上述过程，得到若干个类标签。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述点积协议，包括：

所述评估器利用第一AES密钥对每个kNN模型数据的每个属性进行加密，得到加密后的kNN模型数据发送至所述用户；

所述用户利用公钥对所述第二扩展结果的每个属性进行加密，得到加密后的第二扩展结果；

所述评估器计算所述加密后的kNN模型数据和加密后的第二扩展结果之间的欧式距离。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述求最小值协议，包括：

所述评估器调用比较协议，对第一数组中SWHE加密的两个密文数据的大小进行比较，得到第一比较结果；

所述用户随机选择两个随机数，所述两个随机数分别为下标较小值和下标较大值；对所述下标较小值增加第一干扰，得到干扰后的下标最小值；以及对所述下标较大值增加第二干扰，得到干扰后的下标较大值；将所述干扰后的下标最小值和所述干扰后的下标较大值发送至所述评估器；

所述评估器根据所述第一比较结果刷新密文，得到下标最小值数组，将所述下标最小值数组和第一比较结果数组 发送至所述用户；

所述用户将所述下标最小值数组的值作为下标较小值，用于下一轮比较；将下标最大值数组赋值为0；

循环上述过程，直至所述第一数组中非0的数据个数为1，得到所述第一数组中的最小值。