[发明专利]应用于联邦学习的安全求并方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种应用于联邦学习的安全求并方法，其特征在于，包括：

发送方和接收方按照选定的哈希函数将各自数据集中的数据填入到各自分好的n个数据组中，n＞1，每个数据组所能包含的最大数据个数为m，m＞1；

所述发送方和所述接收方使用特殊虚拟项填充各自数据集的每个数据组，使得每个数据组包含的数据个数为m+1，所述特殊虚拟项为空值；

通过反向私有成员资格测试协议，依次对所述发送方的每个数据组中的各个数据是否存在于接收方的某一数据组中进行判断，得到所述发送方的每个数据组的每个数据的判断指标值，将各个所述判断指标值发送至接收方；

根据各个所述判断指标值，以及所述每个数据组中的各个数据和对应的所述特殊虚拟项，确定所述发送方的数据集中所有不在所述接收方的数据集中的数据，构成第一数据集；

将所述第一数据集和所述接收方的数据集求并，得到所述发送方的数据和所述接收方的数据的并集。

2.根据权利要求1所述的应用于联邦学习的安全求并方法，其特征在于，所述通过反向私有成员资格测试协议，依次对所述发送方的每个数据组中的各个数据是否存在于接收方的某一数据组中进行判断，得到所述发送方的每个数据组的每个数据的判断指标值包括：

所述接收方根据不经意伪随机函数将接收方的数据集进行加密，得到第一密文，并获得一个随机的秘钥；所述发送方根据所述不经意伪随机函数将发送方的数据集进行加密，得到第二密文；

所述接收方根据填充后的数据集构建多项式，将所述多项式与所述第一密文进行异或操作，得到第一异或操作结果；并将所述多项式的参数发送给所述发送方；

所述发送方根据所述多项式的参数确定出所述多项式，将所述多项式与所述第二密文进行异或操作，得到第二或操作结果；

判断所述第一异或操作结果与所述第二或操作结果是否相等，确定所述判断指标值。

3.根据权利要求2所述的应用于联邦学习的安全求并方法，其特征在于，确定所述发送方的数据集中所有不在所述接收方的数据集中的数据包括：

若所述第一异或操作结果与所述第二或操作结果相等，则判断所述判断指标对应的发送方的数据存在于所述接收方的数据中；

若所述第一异或操作结果与所述第二或操作结果不相等，则判断所述判断指标对应的发送方的数据不存在于所述接收方的数据中。

4.根据权利要求1所述的应用于联邦学习的安全求并方法，其特征在于，根据各个所述判断指标值，以及所述每个数据组中的各个数据和对应的所述特殊虚拟项，确定所述发送方的数据集中所有不在所述接收方的数据集中的数据包括：

调用基于不经意传输协议的程序，将各个所述判断指标值以及所述每个数据组中的各个数据和对应的所述特殊虚拟项作为输入，以输出所述发送方的数据集中不在所述接收方的数据集中的各个数据。

5.一种应用于联邦学习的安全求并方法，其特征在于，包括：

发送方和接收方按照选定的哈希函数将各自数据集中的数据填入到各自分好的n个数据组中，n＞1，每个数据组所能包含的最大数据个数为m，m＞1；

所述发送方和所述接收方使用特殊虚拟项填充各自数据集的每个数据组，使得每个数据组包含的数据个数为m+1，所述特殊虚拟项为空值；

通过反向私有成员资格测试协议，依次对所述接收方的每个数据组中的各个数据是否存在于发送方的某一数据组中进行判断，得到所述接收方的每个数据组的每个数据的判断指标值，将各个所述判断指标值发送至发送方；

根据各个所述判断指标值，以及所述每个数据组中的各个数据和对应的所述特殊虚拟项，确定所述接收方的数据集中所有不在所述发送方的数据集中的数据，构成第二数据集；

将所述第二数据集和所述发送方的数据集求并，得到所述发送方的数据和所述接收方的数据的并集。