(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210607689.9 (22)申请日 2022.05.31 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114692209 A (43)申请公布日 2022.07.01 (73)专利权人 蓝象智联 （杭州） 科技有限公司 地址 311121 浙江省杭州市余杭区仓前街 道鼎创财富中心 2幢3012室 (72)发明人 任江哲　毛仁歆　刘洋　朱振超　 马煜翔　 (74)专利代理 机构 北京知果之信知识产权代理 有限公司 1 1541 专利代理师 高科 (51)Int.Cl. G06F 21/62(2013.01) G06F 21/60(2013.01) G06F 16/901(2019.01) G06K 9/62(2022.01)(56)对比文件 US 2022019690 A1,202 2.01.20 CN 113536352 A,2021.10.2 2 CN 112100680 A,2020.12.18 CN 111914038 A,2020.1 1.10 CN 114239018 A,202 2.03.25 CN 114239074 A,202 2.03.25 US 20162 94781 A1,2016.10.0 6 张恩等.基 于混淆布鲁姆过滤器的云外包隐 私集合比较协议. 《计算机 应用》 .2016,第3 6卷 (第10期),全 文. 夏家骏等.基 于秘密共享与同态加密的纵向 联邦学习方案 研究. 《信息通信技 术与政策》 .2021,第47 卷(第06期),全文. Gilad Asharov等.More ef ficient oblivious transfer and extensi ons for faster secure computati on. 《CCS "13: Proceedings of the 2013 AC M SIGSAC conference o n Computer & com munications security》 .2013,全 文. 审查员 张亚芳 (54)发明名称 一种基于混淆技 术的图联邦方法及系统 (57)摘要 本公开提供一种基于混淆技术的图联邦方 法及系统， 所述方法应用于数据持有方和数据需 求方， 包括基于不经意传输协议对 数据持有 方对 应的第一隐私数据与数据需求方对应的第二隐 私数据进行隐私集合求交， 确定 隐私求交结果； 数据持有方根据隐私求交结果， 对第一隐私数据 中不属于隐私求交结果的第一本地隐私数据进 行混淆计算， 确定混淆图数据， 并将混淆图数据 传输至数据需求方； 数据需求方根据混淆图数 据、 隐私求交结果， 以及第二隐私数据中不属于 隐私求交结果的第二本地隐私数据， 进行图融合 计算， 确定全局联邦图。 本公开的方法可 以规避 多方数据交互中可能暴露隐私的风险， 既保护了隐私， 又实现了性能最大化， 扩 展性也非常好。 权利要求书3页 说明书11页 附图3页 CN 114692209 B 2022.09.20 CN 114692209 B 1.一种基于混淆技术的图联邦方法， 其特征在于， 所述方法应用于数据持有方和数据 需求方， 包括： 基于不经意传输协议对所述数据持有方对应的第一隐私数据与所述数据需求方对应 的第二隐私数据进行隐私集 合求交， 确定隐私求交结果； 所述数据持有方根据 所述隐私求交结果， 对所述第 一隐私数据中不属于所述隐私求交 结果的第一本地隐私数据进行混淆计算， 确定混淆图数据， 并将所述混淆图数据传输至数 据需求方； 所述数据需求方根据所述混淆图数据、 所述 隐私求交结果， 以及所述第二 隐私数据中 不属于所述隐私求交结果的第二本地隐私数据， 进行图融合计算， 确定全局联邦图， 其中， 所述全局联邦图用于指示所述第一隐私数据和所述第二隐私数据的融合结果。 2.根据权利要求1所述的基于混淆技术的图联邦方法， 其特征在于， 所述数据持有方根 据所述隐私求交结果， 对所述第一隐私数据中不属于所述隐私求交结果的第一本地隐私数 据进行混淆计算， 确定混淆图数据的方法包括： 基于所述第一本地 隐私数据的属性信息， 以及各个数据的关联性， 构建第一本地 隐私 图， 其中， 所述第一本地隐私图包括节点和边； 进行混淆计算包括如下 方法： 将所述第一本地隐私图中节点的ID进行混淆， 对所述第一本地隐私数据进行脱敏； 和/ 或 清除所述第一本地隐私图中节点的属性与边的属性； 和/或 对所述第一本地隐私图中各个节点随机添加边关联， 混淆所述第 一本地隐私数据的边 信息， 将对所述第一本地隐私图进行混淆计算后的结果作为混淆图数据。 3.根据权利要求2所述的基于混淆技术的图联邦方法， 其特征在于， 将所述混淆图数据 传输至数据需求方之后， 所述方法还 包括： 所述数据持有方随机生成加密密钥， 制定加密规则， 对所述混淆图数据进行加密， 生成 混淆加密结果； 将所述混淆图数据与所述混淆加密结果发送至所述数据需求方； 所述数据需求方根据所述混淆图数据、 所述混淆加密结果， 以及与所述数据持有方约 定的不经意传输协议， 确定与所述混淆加密结果对应的标签数据； 根据所述混淆图数据以及标签数据， 确定与所述混淆加密结果对应的解密结果， 并将 所述解密结果发送至所述数据持有方。 4.根据权利要求3所述的基于混淆技术的图联邦方法， 其特征在于， 所述数据需求方根 据所述混淆图数据、 所述隐私求交结果， 以及所述第二隐私数据中不属于所述隐私求交结 果的第二本地隐私数据， 进行图融合计算， 确定全局联邦图的方法包括： 基于所述第二本地 隐私数据的属性信息， 以及各个数据的关联性， 构建第二本地 隐私 图， 其中， 所述第二本地隐私图包括节点和边； 所述数据需求方根据 所述隐私求交结果中各个数据的属性， 分别确定所述第 一本地隐 私图与所述第二本地隐私图中对应节点的第一关联度， 以及所述第一本地隐私图与所述第 二本地隐私图中对应边的第二关联度；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114692209 B 2根据所述第 一关联度和所述第 二关联度的关联紧密度， 对所述第 一本地隐私图与 所述 第二本地隐私图进行图融合计算， 确定所述全局联邦图。 5.根据权利要求4所述的基于混淆技术的图联邦方法， 其特征在于， 在进行图融合计 算， 确定全局联邦图之后， 所述方法还 包括： 分别将所述第 一本地隐私图和所述第 二本地隐私图根据 各个节点的属性， 以及相邻节 点的属性进行图扩展， 得到第一扩展隐私图和第二扩展隐私图； 将所述第一扩展隐私图和所述第 二扩展隐私图中扩展的节点， 通过聚类算法进行节点 分类， 并通过安全多方计算确定扩展的节点的第一 求和结果； 将所述第一扩展隐私图和所述第 二扩展隐私图中原始节点进行求和， 确定原始节点的 第二求和结果； 根据所述第 一求和结果与 所述第二求和结果， 确定所述第 一扩展隐私图和所述第 二扩 展隐私图的融合结果。 6.根据权利要求1至5中任一项所述的基于混淆技术的图联邦方法， 其特征在于， 所述 第一隐私数据和所述第二隐私数据包括元 数据表和节点信息表中至少一种， 其中， 所述元数据表包括数据所在节点、 数据数量、 数据、 坐标系， 创建时间和名称中至少一 种； 所述节点信息表包括每个参与多方安全计算节点的ip、 端口、 服务URL、 状态、 地址、 适 用计算方法和所在地址中至少一种。 7.一种基于混淆技 术的图联邦方法， 其特 征在于， 所述方法应用于数据持有方， 包括： 基于不经意传输协议对所述数据持有方对应的第一隐私数据与数据需求方对应的第 二隐私数据进行隐私集 合求交， 确定隐私求交结果； 所述数据持有方根据 所述隐私求交结果， 对所述第 一隐私数据中不属于所述隐私求交 结果的第一本地隐私数据进行混淆计算， 确定混淆图数据， 并将所述混淆图数据传输至数 据需求方； 所述数据需求方根据所述混淆图数据、 所述 隐私求交结果， 以及所述第二 隐私数据中 不属于所述隐私求交结果的第二本地隐私数据， 进行图融合计算， 确定全局联邦图， 其中， 所述全局联邦图用于指示所述第一隐私数据和所述第二隐私数据融合结果。 8.一种基于混淆技 术的图联邦方法， 其特 征在于， 所述方法应用于数据需求方， 包括： 基于不经意传输协议对数据持有方对应的第一隐私数据与所述数据需求方对应的第 二隐私数据进行隐私集 合求交， 确定隐私求交结果； 所述数据需求方根据混淆图数据、 所述 隐私求交结果， 以及所述第二 隐私数据中不属 于所述隐私求交结果的第二本地隐私数据， 进行图融合计算， 确定全局联邦图， 其中， 所述混淆图数据 是数据持有方根据 所述隐私求交结果， 对所述第 一隐私数据中不属于 所述隐私求交结果的第一本地隐私数据进行混淆计算所确定的； 所述全局联邦图用于指示所述第一隐私数据和所述第二隐私数据融合结果。 9.一种基于混淆技术的图联邦系统， 其特征在于， 所述系统应用于数据持有方和数据 需求方， 包括： 第一单元， 用于基于不经意传输协议对所述数据持有方对应的第 一隐私数据与所述数 据需求方对应的第二隐私数据进行隐私集 合求交， 确定隐私求交结果；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114692209 B 3