[发明专利]保护隐私的特征处理方法、特征预测模型训练方法和装置

权利要求书

1.一种保护隐私的特征处理方法，包括：

获取客户端发送的第一维度加密信息，其中包括，对第一维度的若干属性值进行同态加密所得的若干项第一密文；通过对所述若干项第一密文进行第一同态运算，得到第一维度特征密文；

获取客户端发送的第二维度加密信息，其中包括，对第二维度的若干属性值进行同态加密所得的若干项第二密文；通过对所述若干项第二密文进行第二同态运算，得到第二维度特征密文；

将所述第一维度特征密文和第二维度特征密文输入预先训练的特征预测模型，所述特征预测模型输出预测的第三维度特征密文；所述第三维度是客户端相关的主体，环境和事件构成的三个维度之一，所述第一维度和第二维度是上述三个维度中另外两个维度。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

获取客户端发送的第三维度加密信息，其中包括，对第三维度的若干属性值进行同态加密所得的若干项第三密文；通过对所述若干项第三密文进行第三同态运算，得到实际的第三维度特征密文；

根据预测的第三维度特征密文，确定实际的第三维度特征密文是否存在异常。

3.根据权利要求2所述的方法，还包括：

若结果为是，将所述预测的第三维度特征密文，发送到客户端，用于确定第三维度的属性值是否存在异常。

4.根据权利要求1所述的方法，还包括：

将所述预测的第三维度特征密文，发送到客户端，用于预测第三维度的属性值。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述主体包括用户、设备中的一种；当所述主体为用户，所述主体的属性包括工作、年龄、身份证、户籍中的一种或多种；当所述主体为设备，所述主体的属性包括设备上固有应用、设备标识中一种或多种。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述环境的属性包括位置信息、网络地址中的一种或多种。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述事件的属性包括刷脸支付、刷脸认证、刷脸登陆应用、指纹支付、指纹认证、指纹登陆应用中的一种或多种。

8.一种特征预测模型的训练方法，包括：

获取第一维度加密信息，其中包括，对第一维度的若干属性值进行同态加密所得的若干项第一密文；通过对所述若干项第一密文进行第一同态运算，得到第一维度特征密文；

获取第二维度加密信息，其中包括，对第二维度的若干属性值进行同态加密所得的若干项第二密文；通过对所述若干项第二密文进行第二同态运算，得到第二维度特征密文；

获取第三维度加密信息，其中包括，对第三维度的若干属性值进行同态加密所得的若干项第三密文；通过对所述若干项第三密文进行第三同态运算，得到实际的第三维度特征密文；所述第三维度是对应于客户端的主体、环境和事件构成的三个维度之一，所述第一维度和第二维度是上述三个维度中另外两个维度；

将所述第一维度特征密文和第二维度特征密文，输入特征预测模型，特征预测模型根据第一维度特征密文和第二维度特征密文，得到预测的第三维度特征密文，以所述预测的第三维度特征密文，趋向于实际的第三维度特征密文为目标，更新所述特征预测模型的参数。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，特征预测模型根据第一维度特征密文和第二维度特征密文，得到预测的第三维度特征密文，以所述预测的第三维度特征密文，趋向于实际的第三维度特征密文为目标，更新所述特征预测模型的参数，包括：

特征预测模型基于对输入密文的同态运算，得到预测的第三维度特征密文，以所述预测的第三维度特征密文对应的明文运算结果，趋向于实际的第三维度特征密文对应的明文运算结果为目标，更新所述特征预测模型的参数。