分布式隐私计算的方法、系统、电子设备和存储介质与流程

1.本发明涉及隐私计算技术领域，尤其涉及一种分布式隐私计算的方法、系统、电子设备和存储介质。


背景技术：

2.隐私安全计算，是指在保护数据本身不对外泄露的前提下实现数据分析计算的技术集合，达到对数据“可用、不可见”的目的；在充分保护数据和隐私安全的前提下，实现数据价值的转化和释放。互联网中每天发送的数据非常庞大，隐私安全计算面临着大量数据的读取与计算。
3.时序数据库全称为时间序列数据库。时间序列数据库指主要用于处理带时间标签的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据。时间序列数据主要由电力行业、化工行业、气象行业、地理信息等各类型实时监测、检查与分析设备所采集、产生的数据，这些工业数据的典型特点是：产生频率快、严重依赖于采集时间、测点多信息量大。常规的实时监测系统均有成千上万的监测点，监测点每秒钟都产生数据，每天产生几十gb的数据量。
4.时序大数据解决方案通过使用特殊的存储方式，使得时序大数据可以高效存储和快速处理海量时序大数据，是解决海量数据处理的一项重要技术。目前对于时序数据库的使用仅仅集中在分布式存储数据，由时序数据库读取数据进行进一步的计算，这就导致了读取数据量较大，占用时间较长。


技术实现要素：

5.针对现有技术存在的问题，本发明提供一种分布式隐私计算的方法、系统、电子设备和存储介质，使得联合隐私计算中的部分计算步骤由时序数据库来完成，利用时序数据库自身的计算功能完成计算，直接给出计算结果，减少了由时序数据库读取数据的数据量，提高了联合计算的计算速度。
6.为达到上述目的，本发明提供了一种分布式隐私计算的方法，包括：
7.隐私计算接入端接收隐私计算请求，获取隐私计算的步骤；
8.隐私计算接入端顺序执行所述隐私计算的步骤，对于时序数据库能够完成的计算步骤分配至所述时序数据库完成计算，读取所述时序数据库的计算结果；
9.隐私计算接入端完成所述隐私计算的步骤后，返回所述隐私计算的最终结果。
10.进一步地，所述时序数据库具有功能函数fs0,fs1,
…
fsm，所述隐私计算接入端根据所述时序数据库具有的功能函数列表，确定所述时序数据库能够完成的计算，并将对应步骤分配至所述时序数据库完成计算。
11.进一步地，所述时序数据库完成计算，包括：
12.周期性地与数据源同步功能函数计算所需的数据；
13.接收所述隐私计算接入端发起的计算步骤i；提取计算所述计算步骤i需要的数据，调用对应的功能函数，完成计算步骤i的计算，形成计算结果。
14.进一步地，隐私计算接入端顺序执行所述隐私计算的步骤，还包括：
15.所述时序数据库无法完成的计算步骤或使用的数据需要得到保护的计算步骤，由隐私计算接入端执行计算步骤；所述隐私计算接入端由所述时序数据库读取所需数据，读取上一步骤计算结果，完成本步骤计算。
16.进一步地，所述隐私计算的步骤，第一步和最后一步由所述隐私计算接入端完成计算。
17.另一方面提供一种分布式隐私计算的系统，包括若干分布端
18.所述分布端包括隐私计算接入端以及时序数据库；
19.所述隐私计算接入端接收隐私计算中心端发送的隐私计算请求，获取隐私计算的步骤，将所述时序数据库能够执行的计算步骤分配至所述时序数据库完成计算，读取所述时序数据库的计算结果；完成所述隐私计算的步骤后，返回所述隐私计算的最终结果。
20.进一步地，所述时序数据库具有功能函数fs0,fs1,
…
fsm；所述隐私计算接入端根据所述时序数据库具有的功能函数列表，确定所述时序数据库能够完成的计算，并将对应步骤分配至所述时序数据库完成计算。
21.进一步地，所述时序数据库完成计算，包括：
22.周期性地与数据源同步功能函数计算所需的数据
23.接收所述隐私计算接入端发起的计算步骤i；提取计算所述计算步骤i需要的数据，调用对应的功能函数，完成计算步骤i的计算，形成计算结果。
24.第三方面提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器用于存储程序指令，所述处理器用于调用所述程序指令来执行所述的分布式隐私计算的方法。
25.第四方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的分布式隐私计算的方法。
26.本发明的上述技术方案具有如下有益的技术效果：
27.(1)本发明通过隐私计算接入端将部分计算任务分配给时序数据库，实现了二者联合计算，利用时序数据库自身的计算功能，基于其存储的数据进行计算。减少由时序数据库读取的数据量，节省了读取数据的交互时间，进而提高了隐私安全计算的速度。
28.(2)本发明利用了时序数据库快速计算的特性，大幅提高了隐私安全计算各个步骤的完成速度。
附图说明
29.图1是一些实施例提供的分布式隐私计算的方法流程图；
30.图2为一些实施例提供的分布式隐私计算系统构成示意图；
31.图3为电子设备组成示意图。
具体实施方式
32.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
33.在一些实施例中提供一种分布式隐私计算的方法，结合图1，包括如下步骤：
34.s100隐私计算接入端接收隐私计算请求，获取隐私计算的步骤。
35.隐私计算中心端发送的隐私计算请求，隐私计算请求包括若干步骤。每个步骤包含对应的一个计算。
36.s200隐私计算接入端顺序执行所述隐私计算的步骤，对于时序数据库能够完成的计算步骤分配至所述时序数据库完成计算，读取所述时序数据库的计算结果。
37.传统的隐私计算步骤都是由隐私计算接入端完成，隐私计算接入端需要不断地由时序数据库获取其存储的数据，数据的读取耗费大量的时间。而时序数据库加载一些功能函数后，可以对存储的数据直接执行计算。例如mean函数进行取平均值计算，max函数查找最大值计算，min函数查找最小值计算，count函数统计数量。
38.某一计算步骤如果为计算一些基础数据的均值，那么由时序数据库完成均值计算后，将均值发送至隐私计算接入端，一方面节省隐私计算接入端读取基础数据的时间，另一方面可以利用时序数据库自身的快速计算功能，大大加快了隐私计算的速度。
39.一个隐私计算请求包括n个隐私计算步骤：f1、f2
…
fi
…
fn。每个计算步骤基于上一个步骤的计算结果以及读取的数据完成计算。
40.时序数据库具有功能函数fs0,fs1,
…
fsm，gn为时序数据库的功能，gn＝gn(fs0,fs1,
…
fsm)，时序数据库调用一个或多个功能函数完成对应的计算。进一步地，可以根据隐私计算的需求，配置所述时序数据库的功能函数，使得所述时序数据库能够执行更多的计算步骤。
41.隐私计算接入端根据所述时序数据库配置功能函数，确定所述时序数据库能够完成的计算，并将对应步骤分配至所述时序数据库完成计算。所述时序数据库无法完成的计算步骤或使用的数据需要得到保护的计算步骤，由隐私计算接入端执行计算步骤，所述隐私计算接入端由所述时序数据库读取所需数据，读取上一步骤计算结果，完成本步骤计算。无法完成的计算为不具备对应功能函数的计算。为了保证数据的安全性，涉及隐私数据的计算均集中在隐私计算接入端，进行隐私计算。
42.所述时序数据库周期性与同步功能函数计算所需的数据源的数据并存储。接收所述隐私计算接入端发起的计算步骤i；提取所述计算步骤i需要的数据，调用对应的功能函数，完成计算步骤i的计算，形成计算结果。步骤i需要的数据包括步骤i-1的计算结果、该步骤功能函数计算所需的同步数据源的数据。
43.同步的方式包括时序数据库主动读取，被动接收等不同方式。
44.在一个实施例中，第一个步骤f1，最后一个步骤f4由隐私计算接入端完成，第二个步骤f2和第三个步骤f3由时序数据库完成。所述隐私计算接入端完成f1后输出计算结果f1至时序数据库；时序数据库根据步骤f2的计算要求调用对应的函数或函数组合，基于f1、读取的数据计算获得结果f2；时序数据库根据步骤f3的计算要求调用对应的函数或函数组合，基于f2、读取的数据计算获得结果f3；隐私计算接入端读取f3，进行步骤f4的计算获得最终的计算结果f4。
45.所述数据库提供1000多个内置函数。例如采用count计数函数对数据进行计数；采用mean函数计算数据均值；采用sub函数计算数据差值；采用prod函数计算数据的乘积；采用log函数计算数据的乘积。
array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本技术实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
60.结合本技术实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成本技术实施例中图像处理的装置包括的单元所需执行的功能，或者，执行本技术方法实施例的图像处理的方法，可以执行图1所示实施例的分布式隐私计算。
61.另外，本发明的实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有程序指令，当所述程序指令由处理器运行时，实现分布式隐私计算的方法。至少包括：
62.隐私计算接入端接收隐私计算请求，获取隐私计算的步骤。
63.隐私计算接入端顺序执行所述隐私计算的步骤，对于时序数据库能够完成的计算步骤分配至所述时序数据库完成计算，读取所述时序数据库的计算结果
64.隐私计算接入端完成所述隐私计算的步骤后，返回所述隐私计算的最终结果。
65.计算机可读存储介质例如可以包括智能电话的存储卡、平板电脑的存储部件、个人计算机的硬盘、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom)、便携式紧致盘只读存储器(cd-rom)、usb存储器、或者上述存储介质的任意组合。计算机可读存储介质可以是一个或多个计算机可读存储介质的任意组合。
66.综上所述，本发明的实施例涉及一种分布式隐私计算的方法、系统、电子设备和存储介质，隐私计算接入端接收隐私计算请求，获取隐私计算的步骤；隐私计算接入端顺序执行所述隐私计算的步骤，对于时序数据库能够完成的计算步骤分配至所述时序数据库完成计算，读取所述时序数据库的计算结果；隐私计算接入端完成所述隐私计算的步骤后，返回所述隐私计算的最终结果。本发明通过隐私计算接入端将部分计算任务分配给时序数据库，实现了二者联合隐私计算，利用时序数据库自身的计算功能，基于其存储的数据进行计算。减少由时序数据库读取的数据量，节省了读取数据的交互时间，进而提高了隐私安全计算的速度。
67.应当理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
68.应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。