用于隐私保护评估的具有主动学习的统计测量制造技术

技术编号：44308237 阅读：1 留言：0更新日期：2025-02-18 20:23

本公开的实施例涉及用于隐私保护评估的具有主动学习的统计测量。提供了用于隐私保护的评估方法和系统。该方法包括基于采样率、容差和第一阈值来确定第一数据集的第一子数据集。该方法还包括基于采样率、容差和第二阈值来确定第一数据集的第二子数据集。该方法包括：确定第一子数据集与第一阈值之间的第一距离，确定第二子数据集与第二阈值之间的第二距离，当第一距离小于或等于第二距离时，生成第一子数据集与第二数据集的第一交集并基于第一交集来更新用于第一数据集的元素的后验，以及基于用于第一数据集的元素的后验来确定第一数据集的元素在第二数据集中的正成员资格和负成员资格。

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【技术实现步骤摘要】

本文描述的实施例总体涉及评估隐私保护协议或算法的有效性。更具体地说，本文描述的实施例涉及用于评估隐私保护协议或算法的有效性的具有主动学习的统计测量。

技术介绍

1、私有集合交集(psi)是一种安全的双方或多方协议或算法，通过其与交集相关的统计被计算，并且psi已引起业界的极大兴趣。psi算法或协议允许两个或更多个组织联合计算其相应数据集的交集上的函数(例如，计数、求和等)，而无需向另一方显式地揭示。在应用中，双方可能不愿意或无法互相揭示底层数据，但他们可能仍想要计算总体群体水平测量。双方可能想要这样做，同时确保输入数据集不揭示除这些关于个人用户的聚合值之外的任何内容。应当理解，向一方或双方公开双方数据集的交集的大小、计数或基数的协议或算法可以被称为交集大小揭示协议或算法。

技术实现思路

1、本文公开的实施例中的特征提供了一种用于交集大小揭示协议的隐私保护有效性评估协议、算法、方法和/或系统。本文公开的实施例中的特征采用主动学习方法的统计测量，通过例如以下来增强和改进隐私保护和/或隐私保护有效性评估技术或
：在成员资格推断过程中确认正成员资格和负成员资格两者的角色、扩大所考虑的数据的范围、在对推理准确性做出可忽略不计的妥协的同时提高效率、保持针对反击隐私保护机制的有效性，从而提供一种稳健的手段来严格检查由此类机制所提供的隐私保证、在有限的协议运行次数内提供更全面的隐私评估解决方案、以及提供集合交集操作中的隐私保护的有效性的高效定量评估等。

2、应当理解，一些集合成员

3、在一个示例实施例中，提供了一种用于评估隐私保护的方法。该方法包括基于采样率、容差和第一阈值来确定第一数据集的第一子数据集。该方法还包括基于采样率、容差和第二阈值来确定第一数据集的第二子数据集。该方法还包括确定第一子数据集与第一阈值之间的第一距离，确定第二子数据集与第二阈值之间的第二距离，当第一距离小于或等于第二距离时，生成第一子数据集与第二数据集的第一交集并基于第一交集来更新用于第一数据集的元素的后验，以及基于用于第一数据集的元素的后验来确定针对第二数据集中的第一数据集的元素的正成员资格和负成员资格。

4、在另一个示例实施例中，提供了一种隐私保护评估系统。该系统包括处理器和存储器，存储器用于存储第一数据集、采样率、容差、第一阈值和第二阈值。该处理器用以基于采样率、容差和第一阈值来确定第一数据集的第一子数据集。该处理器还用以基于采样率、容差和第二阈值来确定第一数据集的第二子数据集。该处理器还用以确定第一子数据集与第一阈值之间的第一距离，确定第二子数据集与第二阈值之间的第二距离，当第一距离小于或等于第二距离时，生成第一子数据集与第二数据集的第一交集并基于第一交集更新用于第一数据集的元素的后验，以及基于用于第一数据集的元素的后验来确定针对第二数据集中的第一数据集的元素的正成员资格和负成员资格。

5、在又一示例实施例中，提供了一种非暂态计算机可读介质，其上存储有计算机可执行指令。该指令在执行时使一个或多个处理器执行操作，该操作包括基于采样率、容差和第一阈值来确定第一数据集的第一子数据集。该操作还包括基于采样率、容差和第二阈值来确定第一数据集的第二子数据集。该操作还包括确定第一子数据集与第一阈值之间的第一距离，确定第二子数据集与第二阈值之间的第二距离，当第一距离小于或等于第二距离时，生成第一子数据集与第二数据集的第一交集并基于第一交集更新用于第一数据集的元素的后验，以及基于用于第一数据集的元素的后验来确定针对第二数据集中的第一数据集的元素的正成员资格和负成员资格。

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【技术保护点】

1.一种用于评估隐私保护的方法，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

3.根据权利要求1所述的方法，还包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其中基于所述第二交集的针对所述第一数据集的所述元素的所述后验的所述更新包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其中基于针对所述第一数据集的所述元素的所述后验的针对所述第一数据集的所述元素在所述第二数据集中的正成员资格和负成员资格的所述确定包括：

6.根据权利要求1所述的方法，还包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其中基于所述第一交集的针对所述第一数据集的所述元素的所述后验的所述更新包括：

8.一种隐私保护评估系统，所述系统包括：

9.根据权利要求8所述的系统，其中所述处理器还用以：

10.根据权利要求8所述的系统，其中所述处理器还用以：

11.根据权利要求10所述的系统，其中所述处理器还用以：

12.根据权利要求8所述的系统，其中所述处理器还用以：

13.根据权利要求8所述的系统，其中所述处理器还用以：

14.根据权利要求8所述的系统，其中所述处理器还用以：

15.一种非暂态计算机可读介质，其上存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在执行时使一个或多个处理器执行操作，所述操作包括：

16.根据权利要求15所述的计算机可读介质，其中所述操作还包括：

17.根据权利要求15所述的计算机可读介质，其中所述操作还包括：

18.根据权利要求17所述的计算机可读介质，其中基于所述第二交集的针对所述第一数据集的所述元素的所述后验的所述更新包括：

19.根据权利要求15所述的计算机可读介质，其中基于针对所述第一数据集的所述元素的所述后验的所述第一数据集的所述元素在所述第二数据集中的正成员资格和负成员资格的所述确定包括：

20.根据权利要求15所述的计算机可读介质，其中基于所述第一交集的针对所述第一数据集的所述元素的所述后验的所述更新包括：

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【技术特征摘要】