[发明专利]使用待交换数据来执行机器学习的方法、设备和系统

权利要求书

1.一种使用待交换数据来执行机器学习的设备，包括：

初次加密数据接收单元，被配置为分别从第一数据提供方接收第一初次加密结果数据和从第二数据提供方接收第二初次加密结果数据，其中，第一初次加密结果数据由第一数据提供方通过使用第一加密函数对第一待交换数据进行加密而得，第二初次加密结果数据由第二数据提供方通过使用第二加密函数对第二待交换数据进行加密而得，其中，第一待交换数据与第二待交换数据至少部分对应；

初次加密数据发送单元，被配置为分别将第一初次加密结果数据发送到第二数据提供方和将第二初次加密结果数据发送到第一数据提供方；

再次加密数据接收单元，被配置为分别从第一数据提供方接收第二再次加密结果数据和从第二数据提供方接收第一再次加密结果数据，其中，第一再次加密结果数据由第二数据提供方通过使用第二加密函数对第一初次加密结果数据进行加密而得，第二再次加密结果数据由第一数据提供方通过使用第一加密函数对第二初次加密结果数据进行加密而得；以及

机器学习执行单元，被配置为通过将第一再次加密结果数据与第二再次加密结果数据进行拼接来获取机器学习样本，并基于机器学习样本来执行机器学习，

其中，第一加密函数为第一数据提供方的不为其他方所知的私有函数，第二加密函数为第二数据提供方的不为其他方所知的私有函数。

2.如权利要求1所述的设备，其中，第一待交换数据之中的每条第一待交换数据记录至少包括标识信息和属性信息，第二待交换数据之中的每条第二待交换数据记录至少包括标识信息和关于机器学习目标的标记信息。

3.如权利要求1所述的设备，其中，第一加密函数和第二加密函数之间构成单向可交换私有函数。

4.如权利要求1所述的设备，其中，第一加密函数为具有第一私有大素数的第一幂函数，第二加密函数为具有第二私有大素数的第二幂函数。

5.如权利要求1所述的设备，其中，机器学习样本为机器学习训练样本、机器学习测试样本或机器学习预测样本，并且，机器学习执行单元基于机器学习样本来训练机器学习模型、测试机器学习模型或使用机器学习模型来进行预测。

6.一种使用待交换数据来执行机器学习的方法，包括：

(A)分别从第一数据提供方接收第一初次加密结果数据和从第二数据提供方接收第二初次加密结果数据，其中，第一初次加密结果数据由第一数据提供方通过使用第一加密函数对第一待交换数据进行加密而得，第二初次加密结果数据由第二数据提供方通过使用第二加密函数对第二待交换数据进行加密而得，其中，第一待交换数据与第二待交换数据至少部分对应；

(B)分别将第一初次加密结果数据发送到第二数据提供方和将第二初次加密结果数据发送到第一数据提供方；

(C)分别从第一数据提供方接收第二再次加密结果数据和从第二数据提供方接收第一再次加密结果数据，其中，第一再次加密结果数据由第二数据提供方通过使用第二加密函数对第一初次加密结果数据进行加密而得，第二再次加密结果数据由第一数据提供方通过使用第一加密函数对第二初次加密结果数据进行加密而得；以及

(D)通过将第一再次加密结果数据与第二再次加密结果数据进行拼接来获取机器学习样本，并基于机器学习样本来执行机器学习，

其中，第一加密函数为第一数据提供方的不为其他方所知的私有函数，第二加密函数为第二数据提供方的不为其他方所知的私有函数。

7.如权利要求6所述的方法，其中，第一待交换数据之中的每条第一待交换数据记录至少包括标识信息和属性信息，第二待交换数据之中的每条第二待交换数据记录至少包括标识信息和关于机器学习目标的标记信息。

8.如权利要求6所述的方法，其中，第一加密函数和第二加密函数之间构成单向可交换私有函数。

9.如权利要求6所述的方法，其中，第一加密函数为具有第一私有大素数的第一幂函数，第二加密函数为具有第二私有大素数的第二幂函数。