[发明专利]一种隐私保护方法和装置

说明书

本申请实施例提供一种隐私保护方法和装置，涉及终端领域，能够减少通信开销。其方法为：终端设备获取第一数据类型的隐私数据对应的差分隐私配置参数，差分隐私配置参数包括至少两个待上报的整数；终端设备确定第一数据类型的隐私数据对应的整数，第一数据类型的隐私数据对应的整数为至少两个待上报的整数的其中一个；终端设备向服务器上报第一数据类型的隐私数据对应的整数。本申请实施例应用于对用户数据进行隐私保护的场景。

技术领域

本申请涉及终端领域，尤其涉及一种隐私保护方法和装置。

背景技术

为了提供给终端用户更好的体验，需要搜集终端侧的用户数据进行智能分析。比如统计用户在某款应用(application，APP)上的平均使用时间，或者收集用户侧的本地人工智能(artificial intelligence，AI)模型的参数，以便在服务器侧进行AI模型的聚合。若明文传输用户数据，容易导致用户的隐私泄露。为了防止用户隐私泄露，如图1所示，用户的终端设备可以利用差分隐私(differential privacy，DP)技术对需要统计的原始数据进行保护，即通过差分隐私加噪模块对原始数据进行处理得到隐私保护数据，再将隐私保护数据存储到数据库。数据使用者在数据库进行查询(query)时，仅可以查询隐私保护数据的统计值(隐私保护查询结果)，无法获取每个用户的原始数据，从而保护了用户数据。

现有基于差分隐私技术的方法，主要是通过对用户数据添加拉普拉斯(Laplace)噪声实现的。如图2所示，每个终端设备(用户1的终端设备或用户2的终端设备)上报自身训练得到的神经网络的权值ω时，可以为ω添加噪声(例如，Laplace噪声)，而后将添加了Laplace噪声的ω提交给计算服务器。计算服务器对多个终端设备的上报值求和以及求均值时，可以近似抵消Laplace噪声，从而获取原始用户数据的和以及均值。

但是，在采用拉普拉斯方法为用户数据添加拉普拉斯噪声时，为了保证数据的降噪精度，需要使用浮点数，从而导致通信开销较大。

发明内容

本申请实施例提供一种隐私保护方法和装置，能够减少通信开销。

第一方面，本申请实施例提供一种隐私保护方法，包括：终端设备获取第一数据类型的隐私数据对应的差分隐私配置参数，差分隐私配置参数包括至少两个待上报的整数；终端设备确定第一数据类型的隐私数据对应的整数，第一数据类型的隐私数据对应的整数为至少两个待上报的整数的其中一个；终端设备向服务器上报第一数据类型的隐私数据对应的整数。

基于本申请实施例提供的方法，终端设备可以根据第一数据类型的隐私数据上报整数，即对第一数据类型的隐私数据添加随机噪声，保护了用户的隐私信息。并且，由于上报值为整数，相比上报浮点数可以节省通信开销。

在一种可能的实现方式中，差分隐私配置参数还包括隐私预算，第一数据类型的隐私数据的最大值和第一数据类型的隐私数据的最小值中的至少一个。

在一种可能的实现方式中，终端设备确定第一数据类型的隐私数据对应的整数包括：终端设备根据差分隐私配置参数确定上报至少两个待上报的整数中每个整数的概率；终端设备根据上报至少两个待上报的整数中每个整数的概率确定第一数据类型的隐私数据对应的整数。可选的，终端设备可以根据上报至少两个待上报的整数中每个整数的概率和终端设备产生的随机数确定第一数据类型的隐私数据对应的整数。

在一种可能的实现方式中，终端设备根据差分隐私配置参数确定上报至少两个待上报的整数中每个整数的概率包括：终端设备根据第一数据类型的隐私数据的最大值和第一数据类型的隐私数据的最小值对第一数据类型的隐私数据进行线性化运算得到X，X大于0且小于等于1；终端设备根据X和隐私预算确定上报至少两个待上报的整数中每个整数的概率。

在一种可能的实现方式中，若至少两个待上报的整数包括1和0，终端设备根据X和隐私预算确定上报至少两个待上报的整数中每个整数的概率包括：