[发明专利]一种分布式差分隐私聚合方法

权利要求书

1.一种分布式差分隐私聚合方法，其特征在于，包括以下步骤，

步骤1、客户端与不可信聚合器组协商所使用的参数，而后通过安全多方计算为每个用户分配随机数，用于后续数据收集时客户端安全地上传数据时使用；

步骤2、客户端通过一个本地的随机算法，以用户的真实数据为输入，分布式的生成带有噪音的数据，并将带有噪音的数据通过秘密分享的形式发送给不可信聚合器组；所述步骤2随机算法在真实数据x_i上添加两个服从伽马分布Ga(n,b)随机变量的差作为噪音，将该随机化过程记为y_i←R(x_i)＝x_i+γ_i,1-γ_i,2，得到随机化后的数据y_i；

步骤3、每个不可信聚合器在收集到用户分享的部分信息后，在其本地进行聚合，待所有用户数据上传结束后，各个不可信聚合器将自己的聚合公开并认证，计算最终的聚合结果，并将最终结果上传至服务器端。

2.如权利要求1所述的分布式差分隐私聚合方法，其特征在于，所述步骤1中通过安全多方计算为每个用户分配随机数具体是：不可信聚合器组之间进行一次交互，通过同态加密的方式获取各自的随机数，而后不可信聚合器组与客户端进行一次交互，以分配随机数。

3.如权利要求1所述的分布式差分隐私聚合方法，其特征在于，所述参数包括用于安全多方计算参数：特定有限域、作为有限域模数的一个素数、模数对应的定点随机数的比特数、用于同态加密的数和输出数据保留的比特位数。

4.如权利要求1所述的分布式差分隐私聚合方法，其特征在于，所述参数包括用于差分隐私数据聚合的参数：参与数据收集的用户数、输入数据域和隐私预算。

5.如权利要求1所述的分布式差分隐私聚合方法，其特征在于，所述步骤2客户端添加噪音满足在聚合时，所有噪音的和满足差分隐私。

6.如权利要求1所述的分布式差分隐私聚合方法，其特征在于，所述步骤2所有用户添加的总噪音满足中心化差分隐私。