[发明专利]用于联邦学习和隐私计算的参数计算装置、系统及方法

权利要求书

1.一种处理系统，用于隐私计算，其特征在于，所述处理系统包括：

模幂计算模块，其中，所述模幂计算模块包括多个模幂计算引擎用于进行并行化模幂计算；

参数分发模块，与所述模幂计算模块连接并且被配置为将用于模幂计算的参数分发给所述多个模幂计算引擎；

数据聚合模块，与所述模幂计算模块连接并且被配置为对所述多个模幂计算引擎各自的输出进行聚合处理得到模幂计算结果；

前处理模块，被配置生成前处理结果；

加密后处理模块，与所述前处理模块和所述数据聚合模块连接，并且被配置为根据所述前处理结果和所述模幂计算结果生成加密结果；

解密后处理模块，与所述数据聚合模块连接并且被配置为根据所述模幂计算结果生成解密结果；

模乘计算模块，与所述数据聚合模块连接并且被配置为根据所述模幂计算结果生成密态运算结果；和

参数计算装置，其中，所述参数计算装置分别与所述参数分发模块、所述前处理模块、所述加密后处理模块、所述解密后处理模块以及所述模乘计算模块连接，所述参数计算装置被配置为根据待计算算子模式确定参数组计算的次数并执行该次数的参数组计算得到输出参数，所述参数计算装置每次执行参数组计算包括分别生成用于蒙哥马利化运算的第一参数、用于平方乘计算的第二参数以及用于蒙哥马利化模乘计算的第三参数，

其中，所述参数计算装置还被配置为根据所述待计算算子模式选择性地将所述输出参数发送给所述参数分发模块、所述前处理模块、所述加密后处理模块、所述解密后处理模块以及所述模乘计算模块中的一个或者多个，

其中，所述待计算算子模式包括以下至少之一：密态乘法、密态加法、密态乘法和密态加法的组合运算、RSA交集、Paillier加密和Paillier解密，

所述第一参数的计算满足关系：，其中RR是所述第一参数，N是根据与所述待计算算子模式相对应的密钥确定的中间参数，n是中间参数N的位宽，

所述第二参数的计算满足关系：，其中U0是所述第二参数，

所述第三参数的计算满足关系：，其中NP是所述第三参数，r是与所述待计算算子模式相对应的输入数据。

2.根据权利要求1所述的处理系统，其特征在于，所述参数计算装置被配置为根据所述待计算算子模式确定参数组计算的次数并执行该次数的参数组计算得到所述输出参数，包括：

当所述待计算算子模式是密态乘法、密态加法或者密态乘法和密态加法的组合运算，所述参数计算装置被配置为执行一次参数组计算。

3.根据权利要求1所述的处理系统，其特征在于，所述参数计算装置被配置为根据所述待计算算子模式确定参数组计算的次数并执行该次数的参数组计算得到所述输出参数，包括：

当所述待计算算子模式是RSA交集或者Paillier加密，所述参数计算装置被配置为执行一次参数组计算；

当所述待计算算子模式是Paillier解密，所述参数计算装置被配置为执行六次参数组计算。

4.根据权利要求2所述的处理系统，其特征在于，所述密态乘法包括：一维向量形式的明文数据和一维向量形式的密文数据的乘法，一维向量形式的明文数据和二维矩阵形式的密文数据的乘法，二维矩阵形式的明文数据和二维矩阵形式的密文数据的点乘，或者二维矩阵形式的明文数据和二维矩阵形式的密文数据的叉乘。

5.根据权利要求2所述的处理系统，其特征在于，所述密态加法包括：均是一维向量形式或二维矩阵形式的两个密文数据相加，或者一维向量形式的密文数据和二维矩阵形式的密文数据相加。

6.根据权利要求1所述的处理系统，其特征在于，所述前处理模块被配置生成所述前处理结果，包括；所述前处理模块被配置为，根据所述待计算算子模式，执行多种预设运算操作中的一种预设运算操作从而生成所述前处理结果。

7.根据权利要求1所述的处理系统，其特征在于，所述参数计算装置每次执行参数组计算包括并行执行所述第一参数、所述第二参数以及所述第三参数各自的计算过程。