[发明专利]联邦学习建模安全传输的优化方法、装置、介质和设备

说明书

本发明提供联邦学习建模安全传输的优化方法、装置、介质和设备，该方法包括：从中心服务节点获取账号信息，根据账号信息创建第一客户端，按照主题命名规则订阅第一主题；获取第二应用节点的第二公钥；随机生成第一对称加密密钥加密要发送的第一消息报文明文获得第一消息报文密文，并使用第二应用节点的第二公钥对第一对称加密密钥的明文进行加密获得第一对称加密密钥的密文；计算第一消息报文明文的第一哈希散列值，并使用第二私钥对第一哈希散列值进行加密生成第一签名值，获得第一消息包；将第一消息包通过第一客户端发送到中心服务节点中与第一主题对应的主题。本发明在外网不可访问的情况下，两个应用节点之间可进行安全数据传输。

技术领域

本发明涉及网络数据传输技术领域，尤其涉及联邦学习建模安全传输的优化方法、装置、介质和设备。

背景技术

目前，联邦学习是一个机器学习框架，能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下，进行数据使用和机器学习建模。联邦学习作为分布式的机器学习范式，可以有效解决数据孤岛问题，让参与方在不共享数据的基础上联合建模，能从技术上打破数据孤岛，实现AI（Artificial Intelligence，人工智能）协作。如两方用户想通过联邦学习框架（即联邦学习系统）进行协作建模，则必须两方各自部署相应的系统服务，同时为了两方必须保证两方服务都是外网可访问的。对于对外暴露服务的方式存在引入网络安全方面的风险，一般会通过引入SSL（Secure Sockets Layer，安全套接层）证书加密的方式保证通道安全。但是现有技术中，存在一种情况，当两合作方不想暴露自己的内网服务或者没有外网IP，其服务外部不可访问，即在网络不连通的情况下，两个节点无法传输数据导致无法进行联邦学习建模。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供联邦学习建模安全传输的优化方法、装置、介质和设备，以解决现有技术中在无外网或外部网络不连通的情况下，两个节点无法进行数据传输的技术问题。

为达到上述目的，第一方面，本发明提供一种联邦学习建模安全传输的优化方法，应用于第一应用节点，所述方法包括：

从中心服务节点获取第一账号信息，根据所述第一账号信息创建第一客户端，并按照主题命名规则订阅第一主题；

通过所述中心服务节点获取第二应用节点的第二公钥；

随机生成第一对称加密密钥，通过所述第一对称加密密钥加密要发送的第一消息报文明文获得第一消息报文密文，并使用所述第二应用节点的第二公钥对所述第一对称加密密钥的明文进行加密获得第一对称加密密钥的密文；

计算所述第一消息报文明文的第一哈希散列值，并使用第一私钥对所述第一哈希散列值进行加密生成第一签名值，获得包含所述第一对称加密密钥的密文、所述第一签名值和所述第一消息报文密文的第一消息包；

将所述第一消息包通过所述第一客户端发送到所述第二应用节点在所述中心服务节点中订阅的第二主题。

在一些可能的实施方式中，在将所述第一消息包通过所述第一客户端发送到所述第二应用节点在所述中心服务节点中订阅的第二主题之后，还包括：

监听所述第一主题，获取所述第二应用节点发送过来的处理结果对应的第二消息包；

使用所述第一私钥对所述第二消息包中的第二对称加密密钥的密文进行解密，获取所述第二对称加密密钥的明文，并使用所述第二对称加密密钥的明文解密所述第二消息包中的第二消息报文密文，获取所述第二消息报文明文；

计算所述第二消息报文明文的第二哈希散列值，使用所述第二应用节点的第二公钥验证所述第二消息包中的第二签名值是否合法；

当所述第二签名值合法时，解析所述第二消息报文明文。

在一些可能的实施方式中，所述的从中心服务节点获取第一账号信息之前，还包括：