(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 202210321981.4 (22)申请日 2022.03.30 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114417428 A (43)申请公布日 2022.04.29 (73)专利权人 天聚地合(苏州)科技股份有限公 司 地址 215128 江苏省苏州市苏州工业园区 启月街28 8号紫金东方大厦3 07室 (72)发明人 邢炬　左磊　 (74)专利代理 机构 北京德崇智捷知识产权代理 有限公司 1 1467 专利代理师 王欣 (51)Int.Cl. G06F 21/62(2013.01)H04L 67/1097(2022.01) 审查员 李佳曦 (54)发明名称 基于分布式协作的隐私计算方法及系统 (57)摘要 本申请公开了一种基于分布式协作的隐私 计算方法及系统， 属于数据处理技术领域。 所述 方法包括： 每个隐私计算一体机向控制器注册自 身存储的数据集； SDK通过控制器向n个隐私计算 一体机申请使用数据集； 在n个隐私计算一体机 同意SDK使用数据集后， SDK将开发的隐私计算应 用发送给控制器， 隐私计算应用中包含对n个隐 私计算一体机中的数据集的引用； 控制器对隐私 计算应用进行分解， 将得到的计算任务分别发送 给n个隐私计算一体机； 每个隐私计算一体机根 据自身存储的数据集对计算任务进行计算， 通过 控制器将得到的计算结果发送给SDK。 本申请既 可以保证数据安全， 也可以使得应用开发端上的 应用开发更加轻量 化。 权利要求书2页 说明书10页 附图4页 CN 114417428 B 2022.08.26 CN 114417428 B 1.一种基于分布式协作的隐私计算方法， 其特征在于， 用于基于分布式协作的隐私计 算系统中， 所述隐私计算系统中包括软件开发工具包SDK、 控制器和多个隐私计算一体机， 所述控制器部署在边 缘云中， 所述多个隐私计算 一体机部署在私有云中， 所述方法包括： 每个隐私计算 一体机向所述控制器注 册自身存 储的数据集； 所述SDK通过所述控制器向n个隐私计算 一体机申请使用数据集； 在所述n个隐私计算一体机 同意所述SDK使用所述数据集后， 所述SDK将开发的隐私计 算应用发送给所述控制 器， 所述隐私计算应用中包含对所述n个隐私计算一体机中的数据 集的引用， 且所述n个隐私 计算一体机中的数据集的引用是所述n个隐私计算一体机同意所 述SDK使用所述数据集后， 在所述SDK中开发所述隐私计算应用的过程中创建 的， 以使其能 够被作为本地变量进行使用， n≥1； 所述控制器对所述 隐私计算应用进行分解， 将得到的计算任务分别发送给所述n个隐 私计算一体机； 每个隐私计算一体机根据自身存储的数据集对所述计算任务进行计算， 通过所述控制 器将得到的计算结果发送给 所述SDK； 所述方法还包括： 在所述隐私计算一体机同意所述SDK使用所述数据集后， 所述控制器 生成所述数据集的索引， 将所述索引和所述S DK的标识进行绑定； 所述控制器对所述 隐私计算应用进行分解， 将得到的计算任务分别发送给所述n个隐 私计算一体机， 包括： 所述控制器对所述隐私计算应用进行分解， 得到多个计算任务， 按照 所述索引和每个计算任务中包含的数据集的引用确定对应的 隐私计算一体机， 将 每个计算 任务发送给对应的隐私计算 一体机。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 所述控制器根据所述数据集 生成数据集市； 所述SDK通过所述控制器向n个隐私计算一体机申请使用数据集， 包括： 所述SDK在所述 数据集市中进 行数据筛选和用途声明， 生 成包含筛选信息、 用途声明信息和所述SDK的标识 的数据使用申请， 将所述数据使用申请发送给所述控制器； 所述控制器将所述数据使用申 请转发给 所述n个隐私计算 一体机。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 在接收到所述数据使用申请后， 每个隐私计算一体机向所述控制器发送申请结果， 所 述申请结果用于指示同意或拒绝所述S DK使用数据集； 所述控制器将所述申请结果 转发给所述SDK； 所述SDK根据所述申请结果确定所述隐私计算一体机是否同意所述SDK使用所述数据 集。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述控制器将所述数据使用申请转发给所 述n个隐私计算 一体机， 包括： 所述控制器 检测所述数据使用申请是否满足预设的转发条件； 若所述数据使用申请满足所述转发条件， 则所述控制器将所述数据使用申请转发给所 述n个隐私计算 一体机。 5.根据权利要求 4所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 所述隐私计算一体机将授权信 息发送给所述控制器， 所述授权信 息用于指示 能够使用权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114417428 B 2所述数据集的S DK； 所述控制器根据所述授权信息生成所述 转发条件。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述每个隐私计算一体机根据自身存储的 数据集对所述计算任务进行计算， 通过所述控制器将得到的计算结果发送给所述SDK， 包 括： 在根据自身存储的数据集计算所述计算任务的过程中， 每个隐私计算一体机通过所述 控制器与所述S DK或其他隐私计算 一体机进行参数交换； 在得到计算结果后， 所述隐私计算 一体机将所述计算结果发送给 所述控制器； 所述控制器将所述计算结果 转发给所述SDK。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述控制器中包括串联的解析器、 编排器 和优化器， 则所述控制器对所述隐私计算应用进行分解， 得到多个 计算任务， 包括： 所述解析器对所述隐私计算应用进行解析， 将解析得到的参与方以及对应的隐私计算 要求发送给 所述编排器， 所述 参与方包括所述隐私计算 一体机； 所述编排器根据所述参与方和对应的隐私计算要求生成多个隐私计算后端类型和对 应的参与方部署方案， 将所述多个隐私 计算后端类型和对应的参与方部署方案发送给所述 优化器； 所述优化器基于网络资源和算力资源， 从所述多个隐私计算后端类型和对应的参与方 部署方案中选择最终的隐私计算后端类型和参与方部署方案， 得到多个 计算任务。 8.一种基于分布式协作的隐私计算系统， 其特征在于， 所述隐私计算系统包括软件开 发工具包SDK、 控制器和多个隐私计算一体机， 所述控制器部署在边缘云中， 所述多个隐私 计算一体机部署在私有云中； 每个隐私计算 一体机， 用于向所述控制器注 册自身存 储的数据集； 所述SDK， 用于通过 所述控制器向n个隐私计算 一体机申请使用数据集； 所述SDK， 还用于在所述n个隐私计算一体机同意所述SDK使用所述数据集后， 将开发的 隐私计算应用发送给所述控制器， 所述隐私计算应用中包含对所述n个隐私计算一体机中 的数据集的引用， 且 所述n个隐私 计算一体机中的数据集的引用是所述n个隐私 计算一体机 同意所述SDK使用所述数据集后， 在所述SDK中开发所述隐私计算应用的过程中创建 的， 以 使其能够被作为本地变量进行使用， n≥1； 所述控制器， 用于对所述隐私计算应用进行分解， 将得到的计算任务分别发送给所述n 个隐私计算 一体机； 每个隐私计算一体机， 还用于根据自身存储的数据集对所述计算任务进行计算， 通过 所述控制器将得到的计算结果发送给 所述SDK； 所述控制器， 还用于在所述隐私计算一体机同意所述SDK使用所述数据集后， 生成所述 数据集的索引， 将所述索引和所述S DK的标识进行绑定； 所述控制器， 还用于对所述 隐私计算应用进行分解， 将得到的计算任务分别发送给所 述n个隐私计算一体机， 包括： 所述控制器对所述隐私计算应用进行分解， 得到多个计算任 务， 按照所述索引和每个计算任务中包含的数据集的引用确定对应的隐私计算一体机， 将 每个计算任务发送给对应的隐私计算 一体机。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114417428 B 3