CN113254989B - 目标数据的融合方法、装置和服务器 - Google Patents

Abstract

本说明书提供了目标数据的融合方法、装置和服务器。在一些实施例中，持有第一目标数据的第一服务器、持有第二目标数据的第二服务器先共享得到秘钥根参数和哈希盐参数；第一服务器根据预设的处理规则，利用秘钥根参数、哈希盐参数、预设的第一秘钥推衍函数，处理第一数据集，得到处理后的第一数据集；类似的，第二服务器根据预设的处理规则，以及预设的第二秘钥推衍函数处理第二数据集，得到处理后的第二数据集；融合服务器获取并根据上述处理后的第一数据集和处理后的第二数据集，利用预设的推衍规则进行融合处理，得到融合后的数据集。从而可以在融合处理过程中避免向融合服务器泄露未得到融合的目标数据。

Description

目标数据的融合方法、装置和服务器

技术领域

本说明书属于人工智能技术领域，尤其涉及目标数据的融合方法、装置和服务器。

背景技术

在一些应用场景中，不同数据方可能会各自持有同一批用户的不同种类的特征数据。这时，常常需要先通过融合方将不同数据方所持有的同一用户的不同种类的特征数据进行融合，得到特征相对更加丰富、全面的融合后的特征数据。进而，后续可以基于上述融合后的特征数据进行进一步的数据处理。

但在上述融合过程中，往往还会存在一部分特征数据是没有得到融合的。基于保护数据方数据隐私的需求，数据方不希望对融合方泄露上述未得到融合的特征数据。

目前，亟需一种能够较好地在融合过程中避免向融合方泄露未得到融合的特征数据的方法。

发明内容

本说明书提供了一种目标数据的融合方法、装置和服务器，能够有效地在融合处理过程中避免向融合服务器泄露数据方未得到融合的目标数据，同时还可以避免泄露目标数据所对应的数据标识，保护了融合处理过程中的数据安全。

本说明书提供的一种目标数据的融合方法、装置和服务器是这样实现的：

一种目标数据的融合方法，应用于持有第一数据集的第一服务器，其中，所述第一数据集包含有多个第一数据组，所述第一数据组包含有数据标识，以及与数据标识对应的第一目标数据；所述方法包括：获取秘钥根参数和哈希盐参数；根据预设的处理规则，利用所述秘钥根参数、哈希盐参数、预设的第一秘钥推衍函数，处理所述第一数据集，得到处理后的第一数据集；其中，所述处理后的第一数据集包含有多个处理后的第一数据组，所述处理后的第一数据组包含有数据标识的哈希值、第一秘钥分量，以及第一目标数据的密文数据；将所述处理后的第一数据集发送至融合服务器；其中，所述融合服务器还接收处理后的第二数据集；所述融合服务器根据预设的推衍规则、处理后的第一数据集和处理后的第二数据集通过融合处理，得到融合后的数据集；所述处理后的第二数据集为第二服务器根据预设的处理规则，利用秘钥根参数、哈希盐参数、预设的第二秘钥推衍函数处理所持有的第二数据集得到的；所述预设的第一秘钥推衍函数与预设的第二秘钥推衍函数关联。

一种目标数据的融合方法，应用于融合服务器，包括：获取处理后的第一数据集和处理后的第二数据集；其中，所述处理后的第一数据集包含有第一服务器基于预设的处理规则和预设的第一秘钥推衍函数处理得到的多个处理后的第一数据组；所述处理后的第二数据集包含有第二服务器基于预设的处理规则和预设的第二秘钥推衍函数处理得到的多个处理后的第二数据组；所述预设的第一秘钥推衍函数和预设的第二秘钥推衍函数关联；根据处理后的第一数据集和处理后的第二数据集，筛选出所包含的数据标识的哈希值相同的处理后的第一数据组和处理后的第二数据组，作为一个匹配数据对；根据预设的推衍规则，对所述匹配数据对进行相应的融合处理，以得到融合后的数据集。

一种目标数据的融合方法，应用于融合服务器，包括：获取多个处理后的数据集；其中，所述多个处理后的数据集为多个服务器基于预设的处理规则和预设的秘钥推衍函数分别处理所持有的数据集得到的；所述多个服务器至少包含三个服务器；根据多个处理后的数据集，筛选出所包含的数据标识的哈希值相同的至少阈值个数个处理后的数据组，作为一个匹配数据对；根据预设的推衍规则，对所述匹配数据对进行相应的融合处理，以得到融合后的数据集。

一种目标数据的融合装置，包括：获取模块，用于获取秘钥根参数和哈希盐参数；处理模块，用于根据预设的处理规则，利用所述秘钥根参数、哈希盐参数、预设的第一秘钥推衍函数，处理第一数据集，得到处理后的第一数据集；其中，所述处理后的第一数据集包含有多个处理后的第一数据组，所述处理后的第一数据组包含有数据标识的哈希值、第一秘钥分量，以及第一目标数据的密文数据；发送模块，用于将所述处理后的第一数据集发送至融合服务器；其中，所述融合服务器还接收处理后的第二数据集；所述融合服务器根据预设的推衍规则、处理后的第一数据集和处理后的第二数据集通过融合处理，得到融合后的数据集；所述处理后的第二数据集为第二服务器根据预设的处理规则，利用秘钥根参数、哈希盐参数、预设的第二秘钥推衍函数处理所持有的第二数据集得到的；所述预设的第一秘钥推衍函数与预设的第二秘钥推衍函数关联。

一种目标数据的融合装置，包括：获取模块，用于获取处理后的第一数据集和处理后的第二数据集；其中，所述处理后的第一数据集包含有第一服务器基于预设的处理规则和预设的第一秘钥推衍函数处理得到的多个处理后的第一数据组；所述处理后的第二数据集包含有第二服务器基于预设的处理规则和预设的第二秘钥推衍函数处理得到的多个处理后的第二数据组；所述预设的第一秘钥推衍函数和预设的第二秘钥推衍函数关联；筛选模块，用于根据处理后的第一数据集和处理后的第二数据集，筛选出所包含的数据标识的哈希值相同的处理后的第一数据组和处理后的第二数据组，作为一个匹配数据对；融合模块，用于根据预设的推衍规则，对所述匹配数据对进行相应的融合处理，以得到融合后的数据集。

一种服务器，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现所述目标数据的融合方法的相关步骤。

一种计算机存储介质，其上存储有计算机指令，所述指令被执行时实现所述目标数据的融合方法的相关步骤。

基于本说明书提供的目标数据的融合方法、装置和服务器，持有包含有第一目标数据的第一数据集的第一服务器、持有包含有第二目标数据的第二数据集的第二服务器可以根据预设协议，先通过合作共享得到秘钥根参数和哈希盐参数；接着，第一服务器可以根据预设的处理规则，利用秘钥根参数、哈希盐参数、预设的第一秘钥推衍函数，处理第一数据集，得到包含有数据标识的哈希值、第一秘钥分量和第一目标数据的密文数据的处理后的第一数据集；类似的，第二服务器可以根据预设的处理规则，利用秘钥根参数、哈希盐参数，以及与预设的第一秘钥推衍函数关联的预设的第二秘钥推衍函数，处理第二数据集，得到相应的处理后的第二数据集；融合服务器可以获取并根据上述处理后的第一数据集和处理后的第二数据集，利用与预设的第一秘钥推衍函数、预设的第二秘钥推衍函数相匹配的预设的推衍规则进行融合处理，得到融合了第一目标数据和第二目标数据的融合后的数据集。从而可以有效地在融合处理过程中避免向融合服务器泄露未得到融合的目标数据，同时还可以避免泄露目标数据所对应的数据标识，保护了融合处理过程中的数据安全。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书实施例，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是应用本说明书实施例提供的目标数据的融合方法的***的结构组成的一个实施例的示意图；

图2是在一个场景示例中，应用本说明书实施例提供的目标数据的融合方法的一种实施例的示意图；

图3是本说明书的一个实施例提供的目标数据的融合方法的流程示意图；

图4是本说明书的一个实施例提供的目标数据的融合方法的流程示意图；

图5是在一个场景示例中，应用本说明书实施例提供的目标数据的融合方法的一种实施例的示意图；

图6是本说明书的一个实施例提供的服务器的结构组成示意图；

图7是本说明书的一个实施例提供的目标数据的融合装置的结构组成示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本说明书保护的范围。

本说明书实施例提供了一种目标数据的融合方法。该方法具体可以应用于包含有第一服务器、第二服务器和融合服务的***中。具体可以参阅图1所示。第一服务器、第二服务器和融合服务器之间可以通过有线或无线的方式相连，以进行具体的数据交互。

在本实施例中，所述第一服务器、第二服务器和融合服务器具体可以包括一种应用于网络平台一侧，能够实现数据传输、数据处理等功能的后台服务器。具体的，所述第一服务器、第二服务器和融合服务器例如可以为一个具有数据运算、存储功能以及网络交互功能的电子设备。或者，所述第一服务器、第二服务器和融合服务器也可以为运行于该电子设备中，为数据处理、存储和网络交互提供支持的软件程序。在本实施例中，并不具体限定所述第一服务器、第二服务器和融合服务器所包含的服务器的数量。所述第一服务器、第二服务器和融合服务器具体可以为一个服务器，也可以为几个服务器，或者，由若干服务器形成的服务器集群。

在本实施例中，上述第一服务器具体可以为部署于第一数据方(例如，某购物网站等)一侧的服务器。第一服务器可以持有第一数据集。其中，所述第一数据集具体可以包含有多个第一数据组。多个第一数据组中的每一个第一数据组具体又可以包含有一个数据标识，以及与该数据标识对应的第一目标数据。

上述第二服务器具体可以为部署于第二数据方(例如，某信用评价机构等)一侧的服务器。第二服务器可以持有第二数据集。其中，所述第二数据集具体可以包含有多个第二数据组。多个第二数据组中的每一个第二数据组具体又可以包含有一个数据标识，以及与该数据标识对应的第二目标数据。

其中，上述第一数据集中的数据标识和第二数据集中的数据标识可以存在部分或全部相同。

在一些实施例中，上述数据标识具体可以是用户对象的身份标识。例如，样本用户对象的姓名、账户名、注册时使用的手机号等。

相应的，上述第一目标数据具体可以是用户对象的第一类特征数据(例如，样本用户对象的购物地点、用户对象的购物时间、用户对象的购物金额等)，和/或，用户对象的第一类标签数据(例如，样本用户对象的购物网站会员等级标签、用户对象的购物款逾期支付标签等)。

上述第二目标数据具体可以是用户对象的第二类特征数据(例如，样本用户对象的月收入数据、用户对象的职业、用户对象的年龄等)，和/或，用户对象的第二类标签(例如，样本用户对象的信用评级标签、用户对象违约记录标签等)。

上述第三服务器具体可以为部署于第一数据方和第二数据方共同信任的融合方一侧的服务器。其中，上述融合方具体负责提供相应的目标数据融合服务，即基于第一数据集、第二数据集，找出对应相同数据标识的第一目标数据和第二目标数据；并将上述对应相同数据标识的第一目标数据和第二目标数据融合在一起，构建融合后的数据集，以便后续使用。

当前，第一数据方期望利用己方所持有的第一数据集，与持有第二数据集的第二数据方合作，在融合方的协助下，完成基于第一数据集和第二数据集的数据融合，得到融合后的数据集，以便第一数据方可以利用融合后的数据集训练得到用于预测用户交易风险的目标预测模型。同时，第一数据方和第二数据方还要求在数据融合的过程中，要避免向融合方泄露未得到融合的目标数据的数据值，以及目标数据所对应的数据标识。

具体实施时，可以参阅图2所示。第一服务器可以生成并在***发起关于目标预测模型的训练请求，作为初始化请求。

在第一阶段，第一服务器和第二服务器可以响应该初始化请求，基于预设协议，通过合作共享得到秘钥根参数和哈希盐参数。其中，上述秘钥根参数和哈希盐参数对融合服务器保密。

具体的，例如，首先，第一服务器可以响应该初始化请求，利用随机数发生器生成第一随机数(可以记为r1)、第二随机数(可以记为c1)。同时，第二服务器可以响应该初始化请求，利用随机数发生器生成第三随机数(可以记为r2)、第四随机数(可以记为c2)。

接着，第一服务器可以将第一随机数、第二随机数发送给第二服务器。同时，第二服务器可以将第三随机数、第四随机数发送给第一服务器。

然后，在第一服务器一侧，第一服务器可以通过组合第一随机数和第三随机数得到对应的秘钥根参数；通过组合第二随机数和第四随机数得到对应的哈希盐参数。

例如，第一服务器可以将r1和r2相加得到的和作为秘钥根参数r；将c1和c2相加得到的和作为哈希盐参数c。

同时，在第二服务器一侧，第二服务器可以采用相同的组合方式，通过组合第一随机数和第三随机数得到相同的秘钥根参数；通过组合第二随机数和第四随机数得到相同的哈希盐参数。

这样第一服务器和第二服务器可以合作得到共享的秘钥根参数和哈希盐参数。完成第一阶段的数据处理。

又例如，首先，第一服务器生成第一随机数和第二随机数；并将其中的第一随机数确定为秘钥根参数和哈希盐参数。

接着，第一服务器可以利用所持有的加密秘钥加密所述秘钥根参数和哈希盐参数，再将加密后的秘钥根参数、加密后的哈希盐参数；并将加密后的秘钥根参数、加密后的哈希盐参数发送至第二服务器。其中，第一服务器和第二服务器预先可以基于相应的秘钥生成算法，生成并持有一对包含有加密秘钥和解密秘钥的秘钥对。

然后，第二服务器可以利用解密秘钥进行解密处理，以得到上述秘钥根参数和哈希盐参数。完成第一阶段的数据处理。

当然，需要说明的是，上述所列举的获取共享的秘钥根参数、哈希盐参数的方式只是一种示意性说明。具体实施时，根据具体情况和处理需求，还可以采用其他合适的方式来合作获取共享的秘钥根参数、哈希盐参数。对此，本说明书不作限定。

在第二阶段，第一服务器可以根据预设的处理规则，利用秘钥根参数、哈希盐参数，以及预设的第一秘钥推衍函数处理第一数据集，得到处理后的第一数据集。其中，处理后的第一数据集包含有多个处理后的第一数据组。处理后的第一数据组不同于第一数据组，具体可以包含有数据标识的哈希值，以及与该数据标识的哈希值对应的第一秘钥分量、利用该第一秘钥分量加密得到的第一目标数据的密文数据。

同时，第二服务器可以根据预设的处理规则，利用共享的秘钥根参数、哈希盐参数，以及预设的第二秘钥推衍函数处理第二数据集，得到处理后的第二数据集。其中，处理后的第二数据集包含有多个处理后的第二数据组。处理后的第二数据组不同于第二数据组，具体可以包含有数据标识的哈希值，以及与该数据标识的哈希值对应的第二秘钥分量、利用该第二秘钥分量加密得到的第二目标数据的密文数据。

其中，上述预设的第一秘钥推衍函数和预设的第二秘钥推衍函数具体可以是配置好的，满足特定结构关系的相关联的秘钥推衍函数。基于上述预设的第一秘钥推衍函数和预设的第二秘钥推衍函数，可以利用相同的秘钥根参数和数据标识作为输入，通过推衍计算分别得到对应的第一秘钥分量和第二秘钥分量这两个满足特定数值关系的相关联的秘钥分量。

此外，还可以预先配置好与上述预设的第一秘钥推衍函数、预设的第二秘钥推衍函数匹配的预设的推衍规则。基于上述预设的推衍规则，可以利用秘钥分量的特定数值关系，通过组合使用相关联的秘钥分量，计算得到对上述相关联的秘钥分量同时有效的解密秘钥。

具体的，例如，预设的第一秘钥推衍函数可以表示为：k1(r,ID)＝hash(ID||1||r)；与预定的第一秘钥推衍函数满足特定结构关系的相关联的预设的第二秘钥推衍函数可以表示为：k2(r,ID)＝hash(ID||2||r)。其中，hash()表示哈希运算，r表示秘钥根参数，符号“||”表示拼接操作，ID表示数据标识。利用上述预设的第一秘钥推衍函数、预设的第二秘钥推衍函数，基于相同的数据标识和秘钥根参数所计算出的相对应的第一秘钥分量k1、第二秘钥分量k2满足以下所示的特定的数值关系：k1+k2＝k’。其中，所述k’表示对第一秘钥分量k1、第二秘钥分量k2同时有效的解密秘钥。相应的，相匹配的预设的推衍规则可以表示为：将第一秘钥分量和第二秘钥分量相加得到对应的解密秘钥。

当然，需要说明的是，上述所列举的预设的第一秘钥推衍函数、预设的第二秘钥推衍函数，以及预设的推衍规则只是一种示意性说明。具体实施时，根据具体情况和处理需求，还可以配置并使用其他类型的预设的第一秘钥推衍函数、预设的第二秘钥推衍函数，以及预设的推衍规则。对此，本说明书不作限定。

在一些实施例中，具体实施前，可以预先配置好满足上述关系的预设的第一秘钥推衍函数、预设的第二秘钥推衍函数，以及预设的推衍规则。并将上述预设的第一秘钥推衍函数、预设的第二秘钥推衍函数，以及预设的推衍规则写入预设协议中。进而，第一服务器可以基于上述预设协议获取预设的第一秘钥推衍函数；第二服务器可以基于上述预设协议获取预设的第二秘钥推衍函数；融合服务器可以基于上述预设协议获取预设的推衍规则。

当然，上述预设协议也可以被设置为在接收到触发请求的情况下，在线临时配置好预设的第一秘钥推衍函数、预设的第二秘钥推衍函数，以及预设的推衍规则；并自动将预设的第一秘钥推衍函数发送给第一服务器，将预设的第二秘钥推衍函数发送给第二服务器，将预设的推衍规则发送给融合服务器。

在第二阶段，在第一服务器一侧，第一服务器可以根据预设的处理规则，以及预设的第一秘钥推衍函数，通过依次处理第一数据集(可以记为{(ID1[i],data1[i])})中所包含的多个第一数据组中的各个第一数据组，得到相对应的处理后的第一数据组，以完成对第一数据集的处理，得到处理后的第一数据集。

具体实施，以处理多个第一数据组中当前第一数据组为例。其中，当前第一数据组可以表示为以下形式：(ID1[i],data1[i])。其中，ID1[i]表示当前第一数据组中的当前数据标识，data1[i]表示当前第一数据组中的与当前数据标识对应的当前第一目标数据。

首先，第一服务器可以利用哈希盐参数对当前第一数据组中的当前数据标识(ID1[i])进行哈希运算，得到当前数据标识的哈希值，可以记为h(ID1[i])。从而可以得到并使用当前数据标识的哈希值进行加盐处理，来掩盖并隐藏当前数据标识的真实值。

接着，第一服务器可以利用预设的第一秘钥推衍函数基于当前数据标识、秘钥根参数(r)等，计算得到针对当前数据组的当前第一秘钥分量(可以记为k1)。具体的，例如，可以按照相关的拼接顺序(例如，数据标识-秘钥根参数的顺序)将当前数据标识和秘钥根参数进行拼接，得到拼接后的字符串；再将拼接后的字符串代入预设的第一秘钥推衍函数中进行运算，得到对应的运算结果作为当前第一秘钥分量。

然后，第一服务器可以利用所得到的第一秘钥分量，对当前第一目标数据进行加密处理，得到当前第一目标数据的密文数据，可以记为E(data1[i])。从而可以掩盖并隐藏第一目标数据的真实值。

最后，第一服务器可以将当前数据标识的哈希值、第一秘钥分量和当前第一目标数据的密文数据进行组合，得到与当前第一数据组对应的处理后的当前第一数据组，可以表示为以下形式：(h(ID1[i]),k1(r,ID1[i]),E(data1[i]))。

按照上述方式，第一服务器可以分别处理第一数据集中所包含的各个第一数据组，得到对应的处理后的第一数据组，从而获得处理后的第一数据集，具体可以表示为以下形式：{(h(ID1[i]),k1(r,ID1[i]),E(data1[i]))}。

在第二服务器一侧，基于与第一服务器处理第一数据集类似的处理方式，第二服务器可以根据预设的处理规则，以及预设的第二秘钥推衍函数，通过依次处理第二数据集(例如，{(ID2[i],data2[i])})中所包含的多个第二数据组中的各个第二数据组，得到相对应的处理后的第二数据组(例如，(h(ID2[i]),k2(r,ID2[i]),E(data2[i])))，以完成对第二数据集的处理，得到处理后的第二数据集(例如，{(h(ID2[i]),k2(r,ID2[i]),E(data2[i]))})。

在第三阶段，第一服务器可以将处理后的第一数据集发送给融合服务器。同时第二服务器可以将处理后的第二数据集发送给融合服务器。

相应的，融合服务器可以接收并获取上述处理后的第一数据集和处理后的第二数据集。并且，先根据处理后的第一数据集和处理后的第二数据集，筛选出匹配成功的匹配数据对；再根据预设的推衍规则，对匹配数据对进行具体的融合处理，以得到第一服务器所需要的融合后的数据集。

其中，上述匹配数据对具体可以理解为包含有一个处理后的第一数据组和一个处理后的第二数据组的组合，且同一组合中处理后的第一数据组中所包含的数据标识的哈希值与处理后的第二数据组中所包含的数据标识的哈希值相同。

具体筛选匹配数据对时，融合服务器可以通过检索处理后的第一数据集中各个处理后的第一数据组中的数据标识的哈希值，以及第二数据集中各个处理后的第二数据组中的数据标识的哈希值，找到所包含的数据标识相同的处理后的第一数据组合处理后的第二数据组，作为匹配成功的匹配数据对。

具体进行融合处理时，融合服务器可以分别对各个匹配数据对所包含的处理后的第一数据组和处理后的第二数据组进行融合，以得到与各个匹配数据对分别对应的融合后的数据组，从而得到融合后的数据集。

具体实施，以处理匹配数据对中当前匹配数据对为例。其中，当前匹配数据对可以表示为以下形式：((h(ID1[i]),k1(r,ID1[i]),E(data1[i]))，(h(ID2[i]),k2(r,ID2[i]),E(data2[i])))。其中，h(ID1[i])＝h(ID2[i])。相应的，ID1[i]＝ID2[i]。

融合服务器可以先从当前匹配数据对中，提取出第一秘钥分量k1(r,ID2[i])(记为k1)、第二秘钥分量k2(r,ID2[i])(记为k2)、第一目标数据的密文数据E(data1[i])、第二目标数据的密文数据E(data2[i])。

接着，可以根据预设的推衍规则，组合并利用第一秘钥分量和第二秘钥分量，得到与当前匹配数据对对应的解密秘钥。其中，该解密秘钥可以支持同时对第一目标数据的密文数据、第二目标数据的密文数据这两种分别使用第一秘钥分量、第二秘钥分量加密得到的密文数据进行解密处理。

具体的，例如，融合服务器可以根据预设的推衍规则，将第一秘钥分量和第二秘钥分量相加得到对应的解密秘钥，记为k’。

进一步，融合服务器可以利用解密秘钥对第一目标数据的密文数据、第二目标数据的密文数据分别进行解密处理，得到明文形式的第一目标数据data1[i]、明文形式的第二目标数据data2[i]。

然后，融合服务器可以按照预设的拼接顺序(例如，第一目标数据-第二目标数据的顺序)拼接上述第一目标数据和第二目标数据，得到融合后的目标数据(或者称批拼接后的目标数据)，可以表示为：data1[i]-data2[i]。再将融合后的目标数据，与当前匹配数据对的数据标识的哈希值(h(ID1[i])或h(ID2[i]))进行组合，得到对应的融合后的数据组，例如，可以记为(h(ID1[i]),(data1[i]-data2[i]))。

按照上述方式，融合服务器可以通过融合处理，得到与各个匹配数据对分别对应的各个融合后的数据组，进而可以得到融合后的数据集，例如，{(h(ID1[i]),(data1[i]-data2[i]))}。

在上述融合处理过程中，一方面，融合服务器只能接触到数据标识的哈希值，而融合服务器又不具有相应的哈希盐参数，因此，融合服务器无法知晓数据标识的真实值。

另一方面，对于没有与其他处理后的数据集中的处理后的数据组组合成匹配数据对的未匹配成功的数据组而言，该类数据组中的目标数据未得到融合，但是仅基于该数据组中的单个秘钥分量，融合服务器又无法得到对应的解密秘钥，因此，融合服务器也无法知晓该类数据组中我得到融合的目标数据的真实值。

从而可以有效地在融合处理过程中避免向融合服务器泄露未得到融合的目标数据，同时还可以避免泄露目标数据所对应的数据标识，保护了融合处理过程中的数据安全。

在按照上述方式，完成目标数据融合，得到对应的融合后的数据集之后，融合服务器可以基于预设协议将融合后的数据集发送给第一服务器。

相应的，第一服务器接收并获取融合后的数据集。接着，第一服务器可以利用所持有的哈希盐参数，对融合后的数据集进行去盐处理，从而可以得到去盐后的数据集。其中，去盐后的数据集包含有多个数据组，每一个数据组包含有一个数据标识，以及与该数据标识对应的融合后的目标数据。

进而第一服务器可以根据上述去盐后的数据集，构建训练样本集和测试样本集；再利用上述训练样本集和测试样本集进行模型训练，以得到效果较好、准确度较高的用于预测用户交易风险的目标预测模型。

参阅图3所示，本说明书实施例提供了一种目标数据的融合方法。其中，该方法具体应用于持有第一数据集的第一服务器一侧。其中，所述第一数据集具体可以包含有多个第一数据组，所述第一数据组具体又可以包含有数据标识，以及与数据标识对应的第一目标数据。所述方法具体实施时，可以包括以下内容。

S301：获取秘钥根参数和哈希盐参数；

S302：根据预设的处理规则，利用所述秘钥根参数、哈希盐参数、预设的第一秘钥推衍函数，处理所述第一数据集，得到处理后的第一数据集；其中，所述处理后的第一数据集包含有多个处理后的第一数据组，所述处理后的第一数据组包含有数据标识的哈希值、第一秘钥分量，以及第一目标数据的密文数据；

S303：将所述处理后的第一数据集发送至融合服务器；其中，所述融合服务器还接收处理后的第二数据集；所述融合服务器根据预设的推衍规则、处理后的第一数据集和处理后的第二数据集通过融合处理，得到融合后的数据集；所述处理后的第二数据集为第二服务器根据预设的处理规则，利用秘钥根参数、哈希盐参数、预设的第二秘钥推衍函数处理所持有的第二数据集得到的；所述预设的第一秘钥推衍函数与预设的第二秘钥推衍函数关联。

在一些实施例中，上述秘钥根参数和哈希盐参数具体可以是第一服务器与第二服务器共享，且对融合服务器保密的数据。

其中，上述第二服务器持有的第二数据集。所述第二数据集包含有多个第二数据组，所述第二数据组具体又可以包含有数据标识，以及与数据标识对应的第二目标数据。第一数据集中的数据标识与第二数据集中的数据标识可以部分相同。

在一些实施例中，上述预设的第一秘钥推衍函数与预设的第二秘钥推衍函数关联。具体的，上述预设的第一秘钥推衍函数和预设的第二秘钥推衍函数可以是配置好的，满足特定结构关系的相关联的秘钥推衍函数。并且，基于上述预设的第一秘钥推衍函数和预设的第二秘钥推衍函数，可以利用相同的秘钥根参数和数据标识作为输入，通过推衍计算分别得到对应的第一秘钥分量和第二秘钥分量这两个满足特定数值关系的相关联的秘钥分量。

此外，还可以配置好与上述预设的第一秘钥推衍函数、预设的第二秘钥推衍函数匹配的预设的推衍规则。基于上述预设的推衍规则，可以利用秘钥分量的特定数值关系，通过组合使用相关联的秘钥分量，计算得到对上述相关联的秘钥分量同时有效的解密秘钥。

在一些实施例中，上述获取秘钥根参数和哈希盐参数，具体实施时，可以包括：响应初始化请求，生成第一随机数、第二随机数；其中，第二服务器响应所述初始化请求，生成第三随机数、第四随机数；将所述第一随机数和第二随机数发送至第二服务器；并接收第二服务器发送的第三随机数和第四随机数；组合第一随机数和第三随机数得到秘钥根参数；组合第二随机数和第四随机数得到哈希盐参数。

其中，上述初始化请求具体可以是第一服务器、第二服务器，或者融合服务器中的任意一个生成并发起的。

在一些实施例中，上述根据预设的处理规则，利用所述秘钥根参数、哈希盐参数、预设的第一秘钥推衍函数，处理所述第一数据集，得到处理后的第一数据集，具体实施时，可以包括以下内容：按照以下方式处理所述第一数据集所包含的多个第一数据组中的当前第一数据组：根据预设的处理规则，利用哈希盐参数对当前第一数据组中的当前数据标识进行哈希处理，得到当前数据标识的哈希值；调用预设的第一秘钥推衍函数根据当前数据标识、秘钥根参数，计算得到针对当前第一数据组的当前第一秘钥分量；利用当前第一秘钥分量，对当前数据组中的当前第一目标数据进行加密处理，得到当前第一目标数据的密文数据；组合所述当前数据标识的哈希值、当前第一秘钥分量、当前第一目标数据的密文数据，得到处理后的当前第一数据组。

通过上述方式处理第一数据集中所包含的各个第一数据组，得到对应的各个处理后的第一数据组，进而可以得到处理后的第一数据集。

在一些实施例中，所述预设的第一秘钥推衍函数具体可以包括：基于加法秘密分享的秘钥推衍函数，或，基于Shamir秘密分享的秘钥推衍函数等。预设的第二秘钥推衍函数与预设的第一秘钥推衍函数的函数类型相同。

其中，上述基于加法秘密分享的秘钥推衍函数是基于加法秘密分享算法得到的，具有加法秘密分享算法的特性，适用于除融合服务器外只有两个数据方参与的应用场景。上述基于Shamir秘密分享的秘钥推衍函数是基于Shamir秘密分享算法得到的，具有Shamir秘密分享算法的特性，适用于除融合服务器外存在多个数据方(包括两个数据方，或更多个数据方)参与的应用场景。

在一些实施例中，在预设的第一秘钥推衍函数为基于加法秘密分享的秘钥推衍函数的情况下，具体的，所配置的预设的第一秘钥推衍函数、预设的第二秘钥推衍函数可以分别表示为以下形式：k1(r,ID)＝hash(ID||1||r)，k2(r,ID)＝hash(ID||2||r)。其中，k1()表示预设的第一秘钥推衍函数，k2()表示预设的第二秘钥推衍函数，r表示秘钥根参数，ID表示数据标识，hash()表示哈希运算，||表示拼接操作。

利用上述预设的第一秘钥推衍函数、预设的第二秘钥推衍函数，根据相同的r和ID所计算得到的第一秘钥分量k1和第二秘钥分量k2满足以下数值关系：k’＝k1+k2。其中，k’表示对k1、k2同时有效的解密秘钥。

在一些实施例中，在预设的第一秘钥推衍函数为基于Shamir秘密分享的秘钥推衍函数的情况下，具体的，所配置的预设的第一秘钥推衍函数、预设的第二秘钥推衍函数具备以下的关系特性：k1(r,ID)＝a+k’(r,ID)，k2(r,ID)＝2a+k’(r,ID)。其中，k’(r,ID)表示待求解的解密秘钥的函数表达式，a表示基于r、ID确定的随机值。k1(r,ID)、k2(r,ID)表示基于r、ID的用于计算对应的第一秘钥分量、第二秘钥分量的函数表达式(即，预设的第一秘钥推衍函数、预设的第二秘钥推衍函数)。k1(r,ID)、k2(r,ID)具体可以是基于密码安全的哈希函数构造得到的。

利用上述关系特性，可以通过组合k1、k2两个秘钥分量，构建出关于a和k’的方程组；再通过求解该方程组，计算出对应的k’作为对应的解密秘钥。例如，可以通过上述方式确定出用于计算a和k’函数表达式分别为：a＝hash(ID||r||1)，k’(r,ID)＝hash(ID||r)。

当然，需要说明的是，上述所列举的预设的第一秘钥推衍函数、预设的第二秘钥推衍函数，只是一种示意性说明。

在一些实施例中，上述调用预设的第一秘钥推衍函数根据当前数据标识、秘钥根参数，计算得到针对当前第一数据组的当前第一秘钥分量，具体实施时，可以包括以下内容：拼接当前数据标识和秘钥根参数，得到拼接后的字符串；将所述拼接后的字符串代入预设的第一秘钥推衍函数，并计算得到当前第一秘钥分量。

在一些实施例中，具体计算当前第一秘钥分量时，也可以先根据预设的字符映射规则，将上述当前数据标识、秘钥根参数分别映射成对应的数据标识字符串、秘钥根参数字符串；再根据相应的拼接顺序，拼接数据标识字符串和秘钥根参数字符串，得到对应的拼接后的字符串。进而可以将拼接后的字符串作为输入，输入至预设的第一秘钥推衍函数中；通过进行推衍运算，计算得到对应的当前第一秘钥分量。

在一些实施例中，对于持有第二数据集的第二服务器，可以参照第一服务器处理第一数据集时的上述实施例，处理第二数据集，得到处理后的第二数据集。对此，本说明书不作赘述。

其中，所述第二数据集包含有多个第二数据组，所述第二数据组包含有数据标识，以及与数据标识对应的第二目标数据。处理后的第二数据集包含有多个处理后的第二数据组，所述处理后的第二数据组包含有数据标识的哈希值，以及与数据标识的哈希值对应的第二秘钥分量，以及第二目标数据的密文数据。

在一些实施例中，所述第一目标数据具体可以包括：与数据标识对应的第一类特征数据，和/或，与数据标识对应的第一类标签数据等。类似的，第二目标数据具体可以包括：与数据标识对应的第二类特征数据，和/或，与数据标识对应的第二类标签数据。

具体的，例如，上述第一目标数据可以是样本用户对象的一种不同多种特征数据，也可以是样本用户对象的一种或多种标签数据。类似的，上述第二目标数据可以是样本用户对象的另一种或多种特征数据，也可以是样本用户对象的另一种或多种标签数据。

在一些实施例中，第一服务器在得到处理后的第一数据集之后，可以通过有线或无线的方式将处理后的第一数据集发送给融合服务器。同时，第二服务器可以通过有线或无线的方式将处理后的第二数据集发送给融合服务器。融合服务器可以根据与预设的第一秘钥推衍函数、预设的第二秘钥推衍函数相匹配的预设的推衍规则，利用处理后的第一数据集和处理后的第二数据集，进行具体的融合处理，最终得到融合后的数据集。关于融合处理的具体过程，后续将另作说明。

其中，上述融合后的数据集包含有多个融合后的数据组，所述融合后的数据组又具体包含有数据标识的哈希值，以及与该数据标识的哈希值对应的融合后的目标数据。所述融合后的目标数据具体可以是指融合了第一目标数据和第二目标数据两种目标数据所得到的更加丰富的目标数据。

在一些实施例中，融合服务器可以根据预设协议，将融合后的数据集提供给具有相应使用权限的服务器。例如，根据预设协议，确定第一服务器具有使用融合后的数据集的使用权限，融合服务器可以将上述融合后的数据集发送至第一服务器。

相应的，第一服务器接收并获取上述融合后的数据集，并利用该融合后的数据集进行具体的数据处理。

在一些实施例中，第一服务器可以利用所持有的哈希盐参数对融合后的数据集进行去盐处理，以得到去盐后的数据集。进而可以利用去盐后的数据集对目标数据进行联合统计。也可以利用上述去盐后的数据集进行模型训练，以得到相应的目标预测模型。

由上可见，本说明书实施例提供的目标数据的融合方法，持有包含有第一目标数据的第一数据集的第一服务器、持有包含有第二目标数据的第二数据集的第二服务器可以根据相关协议，先合作生成共享的秘钥根参数和哈希盐参数；接着，第一服务器可以根据预设的处理规则，利用秘钥根参数、哈希盐参数、预设的第一秘钥推衍函数，处理第一数据集，得到包含有数据标识的哈希值、第一秘钥分量和第一目标数据的密文数据的处理后的第一数据集；类似的，第二服务器可以根据预设的处理规则，利用秘钥根参数、哈希盐参数，以及与预设的第一秘钥推衍函数关联的预设的第二秘钥推衍函数处理第二数据集，得到相应的处理后的第二数据集；融合服务器可以获取并根据上述处理后的第一数据集和处理后的第二数据集，利用与预设的第一秘钥推衍函数、预设的第二秘钥推衍函数相匹配的预设的推衍规则进行融合处理，得到融合了第一目标数据和第二目标数据的融合后的数据集。从而可以有效地在融合处理过程中避免向融合服务器泄露未得到融合的目标数据，同时还可以避免泄露目标数据所对应的数据标识，保护了融合处理过程中的数据安全。

参阅图4所示，本说明书实施例提供了一种目标数据的融合方法。其中，该方法具体应用于融合服务器一侧。该方法具体实施时，可以包括以下内容。

S401：获取处理后的第一数据集和处理后的第二数据集；其中，所述处理后的第一数据集包含有第一服务器基于预设的处理规则和预设的第一秘钥推衍函数处理得到的多个处理后的第一数据组；所述处理后的第二数据集包含有第二服务器基于预设的处理规则和预设的第二秘钥推衍函数处理得到的多个处理后的第二数据组；所述预设的第一秘钥推衍函数和预设的第二秘钥推衍函数关联。

S402：根据处理后的第一数据集和处理后的第二数据集，筛选出所包含的数据标识的哈希值相同的处理后的第一数据组和处理后的第二数据组，作为一个匹配数据对。

S403：根据预设的推衍规则，对所述匹配数据对进行相应的融合处理，以得到融合后的数据集。

在一些实施例中，上述根据处理后的第一数据集和处理后的第二数据集，筛选出所包含的数据标识的哈希值相同的处理后的第一数据组和处理后的第二数据组，作为一个匹配数据对，具体实施时，可以包括：检索处理后的第一数据集中的数据标识的哈希值，以及处理后的第二数据集中的数据标识的哈希值；找出所包含的哈希值相同的处理后的第一数据组合处理后的第二数据组，并将上述两个数据组，组合作为一个匹配数据对。

在一些实施例中，上述根据预设的推衍规则，对所述匹配数据对进行相应的融合处理，具体实施时，可以包括：按照以下方式，对所述匹配数据对中的当前匹配数据对进行相应的融合处理：根据当前匹配数据对，提取出第一秘钥分量、第二秘钥分量、第一目标数据的密文数据和第二目标数据的密文数据；根据预设的推衍规则，利用所述第一秘钥分量和第二秘钥分量，确定出与当前匹配数据对对应的解密秘钥；利用所述解密秘钥对第一目标数据的密文数据和第二目标数据的密文数据进行解密，得到第一目标数据和第二目标数据；根据预设的融合规则，融合所述第一目标数据和第二目标数据，得到与当前匹配数据对对应的融合后的数据组。

通过上述方式，可以根据各个匹配数据对进行相应的融合处理，得到与各个匹配数据对分别对应的融合后的数据组，进而得到融合后的数据集。

在一些实施例中，上述根据预设的融合规则，融合所述第一目标数据和第二目标数据，得到与当前匹配数据对对应的融合后的数据组，具体实施时，可以包括以下内容：将所述第一目标数据和第二目标数据按照预设的拼接顺序进行拼接，得到融合后的目标数据；将当前匹配数据对中的数据标识的哈希值，与所述融合后的目标数据进行组合，得到与当前匹配数据对对应的融合后的数据组。

在一些实施例中，上述利用所述第一秘钥分量和第二秘钥分量，确定出与当前匹配数据对对应的解密秘钥，具体实施时，可以包括以下内容：在预设的第一秘钥推衍函数、预设的第二秘钥推衍函数为基于加法秘密分享的秘钥推衍函数的情况下，根据预设的推衍规则，通过相加所述第一秘钥分量和第二秘钥分量，得到与当前匹配数据对对应的解密秘钥。

在一些实施例中，上述根据预设的推衍规则，利用所述第一秘钥分量和第二秘钥分量，确定出与当前匹配数据对对应的解密秘钥，具体实施时，可以包括以下内容：在预设的第一秘钥推衍函数、预设的第二秘钥推衍函数为基于Shamir秘密分享的秘钥推衍函数的情况下，根据预设的推衍规则，利用第一秘钥分量和第二秘钥分量构建相应的方程组；通过求解所述方程组，得到与当前匹配数据对对应的解密秘钥。

在一些实施例中，在得到融合后的数据集之后，所述方法具体实施时，还可以包括以下内容：将所述融合后的数据集发送至第一服务器；其中，第一服务器利用所述融合后的数据集训练目标预测模型。

在一些实施例中，在所述目标预测模型为交易风险预测模型，融合后的目标数据为用户的多个交易特征数据的情况下，所述方法还包括：第一服务器采集待检测的目标用户的多个交易特征数据；第一服务器调用所述目标预测模型处理所述多个交易特征数据，得到与目标用户对应的预测结果；第一服务器根据所述预测结果，确定目标用户是否存在交易风险。进而，第一服务器可以根据目标用户的是否存在交易风险为该目标用户设置相应的风险标签。后续，可以根据目标用户所携带的风险标签，来为该目标用户提供相匹配的业务服务。

参阅图5所示，本书明书还提供了另一种目标数据的融合方法，应用于融合服务器。该方法具体实施时，可以包括以下内容。

S1：获取多个处理后的数据集；其中，所述多个处理后的数据集为多个服务器基于预设的处理规则和预设的秘钥推衍函数分别处理所持有的数据集得到的；所述多个服务器至少包含三个服务器；

S2：根据多个处理后的数据集，筛选出所包含的数据标识的哈希值相同的至少阈值个数个处理后的数据组，作为一个匹配数据对；

S3：根据预设的推衍规则，对所述匹配数据对进行相应的融合处理，以得到融合后的数据集。

在一些实施例中，上述预设的秘钥推衍函数具体可以是基于Shamir秘密分享的秘钥推衍函数。

在一些实施例中，上述多个服务器具体可以是指3个或多于3个的服务器。例如，上述多个服务器具体可以包括：服务器1、服务器2、服务器3……服务器N共N个服务器。其中，上述多个服务器中的各个服务器分别持有一个数据集。例如，多个服务器中任意一个服务器t持有数据集{(IDt[i],datat[i])}，其中，t为大于等于1且小于等于N的整数。

具体实施时，各个服务器可以分别使用所配置的相关的预设的秘钥推衍函数，处理所持有的数据集，得到对应的处理后的数据集(例如，{(h(IDt[i]),kt(r,IDt[i]),E(datat[i]))})；再将处理后的数据集提供给融合服务器。其中，处理后的数据集包含有多个处理后的数据组，每一个处理后的数据组具体又可以包含有数据标识的哈希值，以及与数据标识的哈希值对应的秘钥分量，利用该秘钥分量加密得到的目标数据的密文数据。

在一些实施例中，上述阈值个数具体可以设置为2，或者大于2但小于或等于多个服务器总数的某一数值。

具体的，例如，多个服务器为4个服务器，阈值个数为3。相应的，融合服务器接收到了4个处理后的数据集，分别记为处理后的数据集A、处理后的数据集B、处理后的数据集C、处理后的数据集D。

融合服务器在检索上述4个处理后的数据集的数据标识的哈希值时，例如，检索到包含有相同的数据标识的哈希值h1的处理后的数据组只有处理后的数据集A中处理后的数据组1和处理后的数据集C中的数据组2，即，数据组数量小于阈值个数3。因此，无法筛选出对应数据标识的哈希值h1的匹配数据对。

又例如，检索到包含有检索到包含有相同的数据标识的哈希值h2的处理后的数据组包括：处理后的数据集A中处理后的数据组17、处理后的数据集C中的数据组21，以及处理后的数据集D中的处理后的数据组30，即，数据组数量不小于阈值个数3。因此，可以筛选出上述处理后的数据组17、处理后的数据组21、处理后的数据组30这三个数据组进行组合，得到与数据标识的哈希值h2对应的一个匹配数据对。

在一些实施例中，上述根据预设的推衍规则，对所述匹配数据对进行相应的融合处理，具体实施时，可以包括以下内容：按照以下方式，对所述匹配数据对中的当前匹配数据对进行相应的融合处理：根据当前匹配数据对，提取出多个秘钥分量、多个目标数据的密文数据；根据预设的推衍规则，利用所述多个秘钥分量中的至少阈值个数个秘钥分量，确定出与当前匹配数据对对应的解密秘钥；利用所述解密秘钥对多个目标数据的密文数据进行解密，得到多个目标数据；根据预设的融合规则，融合所述多个目标数据，得到与当前匹配数据对对应的融合后的数据组。

在一些实施例中，基于配置好的预设的秘钥推衍函数的关系特性，利用相匹配的预设的推衍规则，通过组合使用数量大于或等于阈值个数个秘钥分量，就可以得到一个对应的解密秘钥。进而可以利用该解密秘钥对所对应匹配数据对中的目标数据的密文数据进行解密处理，以获得该匹配数据对中的多个目标数据；再对多个目标数据进行融合，得到融合后的目标数据。

通过上述实施例，可以应用本说明书提供的目标数据的融合方法在三个或三个以上的服务器与融合服务合作的更加复杂的数据融合场景中，进行目标数据的融合处理，并能有效地在融合处理过程中避免向融合服务器泄露未得到融合的目标数据，同时还可以避免泄露目标数据所对应的数据标识。

本说明书实施例还提供一种服务器，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器具体实施时可以根据指令执行以下步骤：获取秘钥根参数和哈希盐参数；根据预设的处理规则，利用所述秘钥根参数、哈希盐参数、预设的第一秘钥推衍函数，处理所述第一数据集，得到处理后的第一数据集；其中，所述处理后的第一数据集包含有多个处理后的第一数据组，所述处理后的第一数据组包含有数据标识的哈希值、第一秘钥分量，以及第一目标数据的密文数据；将所述处理后的第一数据集发送至融合服务器；其中，所述融合服务器还接收处理后的第二数据集；所述融合服务器根据预设的推衍规则、处理后的第一数据集和处理后的第二数据集通过融合处理，得到融合后的数据集；所述处理后的第二数据集为第二服务器根据预设的处理规则，利用秘钥根参数、哈希盐参数、预设的第二秘钥推衍函数处理所持有的第二数据集得到的；所述预设的第一秘钥推衍函数与预设的第二秘钥推衍函数关联。

为了能够更加准确地完成上述指令，参阅图6所示，本说明书实施例还提供了另一种具体的服务器，其中，所述服务器包括网络通信端口601、处理器602以及存储器603，上述结构通过内部线缆相连，以便各个结构可以进行具体的数据交互。

其中，所述网络通信端口601，具体可以用于获取秘钥根参数和哈希盐参数。

所述处理器602，具体可以用于根据预设的处理规则，利用所述秘钥根参数、哈希盐参数、预设的第一秘钥推衍函数，处理所述第一数据集，得到处理后的第一数据集；其中，所述处理后的第一数据集包含有多个处理后的第一数据组，所述处理后的第一数据组包含有数据标识的哈希值、第一秘钥分量，以及第一目标数据的密文数据；将所述处理后的第一数据集发送至融合服务器；其中，所述融合服务器还接收处理后的第二数据集；所述融合服务器根据预设的推衍规则、处理后的第一数据集和处理后的第二数据集通过融合处理，得到融合后的数据集；所述处理后的第二数据集为第二服务器根据预设的处理规则，利用秘钥根参数、哈希盐参数、预设的第二秘钥推衍函数处理所持有的第二数据集得到的；所述预设的第一秘钥推衍函数与预设的第二秘钥推衍函数关联。

所述存储器603，具体可以用于存储相应的指令程序。

在本实施例中，所述网络通信端口601可以是与不同的通信协议进行绑定，从而可以发送或接收不同数据的虚拟端口。例如，所述网络通信端口可以是负责进行web数据通信的端口，也可以是负责进行FTP数据通信的端口，还可以是负责进行邮件数据通信的端口。此外，所述网络通信端口还可以是实体的通信接口或者通信芯片。例如，其可以为无线移动网络通信芯片，如GSM、CDMA等；其还可以为Wifi芯片；其还可以为蓝牙芯片。

在本实施例中，所述处理器602可以按任何适当的方式实现。例如，处理器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式等等。本说明书并不作限定。

在本实施例中，所述存储器603可以包括多个层次，在数字***中，只要能保存二进制数据的都可以是存储器；在集成电路中，一个没有实物形式的具有存储功能的电路也叫存储器，如RAM、FIFO等；在***中，具有实物形式的存储设备也叫存储器，如内存条、TF卡等。

本说明书实施例还提供了一种基于上述目标数据的融合方法的计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序指令，在所述计算机程序指令被执行时实现：获取秘钥根参数和哈希盐参数；根据预设的处理规则，利用所述秘钥根参数、哈希盐参数、预设的第一秘钥推衍函数，处理所述第一数据集，得到处理后的第一数据集；其中，所述处理后的第一数据集包含有多个处理后的第一数据组，所述处理后的第一数据组包含有数据标识的哈希值、第一秘钥分量，以及第一目标数据的密文数据；将所述处理后的第一数据集发送至融合服务器；其中，所述融合服务器还接收处理后的第二数据集；所述融合服务器根据预设的推衍规则、处理后的第一数据集和处理后的第二数据集通过融合处理，得到融合后的数据集；所述处理后的第二数据集为第二服务器根据预设的处理规则，利用秘钥根参数、哈希盐参数、预设的第二秘钥推衍函数处理所持有的第二数据集得到的；所述预设的第一秘钥推衍函数与预设的第二秘钥推衍函数关联。

本说明书实施例还提供了另一种基于上述目标数据的融合方法的计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序指令，在所述计算机程序指令被执行时实现：获取处理后的第一数据集和处理后的第二数据集；其中，所述处理后的第一数据集包含有第一服务器基于预设的处理规则和预设的第一秘钥推衍函数处理得到的多个处理后的第一数据组；所述处理后的第二数据集包含有第二服务器基于预设的处理规则和预设的第二秘钥推衍函数处理得到的多个处理后的第二数据组；所述预设的第一秘钥推衍函数和预设的第二秘钥推衍函数关联；根据处理后的第一数据集和处理后的第二数据集，筛选出所包含的数据标识的哈希值相同的处理后的第一数据组和处理后的第二数据组，作为一个匹配数据对；根据预设的推衍规则，对所述匹配数据对进行相应的融合处理，以得到融合后的数据集。

在本实施例中，上述存储介质包括但不限于随机存取存储器(Random AccessMemory,RAM)、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、缓存(Cache)、硬盘(Hard DiskDrive,HDD)或者存储卡(Memory Card)。所述存储器可以用于存储计算机程序指令。网络通信单元可以是依照通信协议规定的标准设置的，用于进行网络连接通信的接口。

在本实施例中，该计算机存储介质存储的程序指令具体实现的功能和效果，可以与其它实施方式对照解释，在此不再赘述。

参阅图7所示，在软件层面上，本说明书实施例还提供了一种目标数据的融合装置，该装置具体可以包括以下的结构模块：

获取模块701，具体可以用于获取秘钥根参数和哈希盐参数；

处理模块702，具体可以用于根据预设的处理规则，利用所述秘钥根参数、哈希盐参数、预设的第一秘钥推衍函数，处理第一数据集，得到处理后的第一数据集；其中，所述处理后的第一数据集包含有多个处理后的第一数据组，所述处理后的第一数据组包含有数据标识的哈希值、第一秘钥分量，以及第一目标数据的密文数据；

发送模块703，具体可以用于将所述处理后的第一数据集发送至融合服务器；其中，所述融合服务器还接收处理后的第二数据集；所述融合服务器根据预设的推衍规则、处理后的第一数据集和处理后的第二数据集通过融合处理，得到融合后的数据集；所述处理后的第二数据集为第二服务器根据预设的处理规则，利用秘钥根参数、哈希盐参数、预设的第二秘钥推衍函数处理所持有的第二数据集得到的；所述预设的第一秘钥推衍函数与预设的第二秘钥推衍函数关联。

需要说明的是，上述实施例阐明的单元、装置或模块等，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本说明书时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现，也可以将实现同一功能的模块由多个子模块或子单元的组合实现等。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

本说明书实施例还提供了另一种目标数据的融合装置，包括：获取模块，具体可以用于获取处理后的第一数据集和处理后的第二数据集；其中，所述处理后的第一数据集包含有第一服务器基于预设的处理规则和预设的第一秘钥推衍函数处理得到的多个处理后的第一数据组；所述处理后的第二数据集包含有第二服务器基于预设的处理规则和预设的第二秘钥推衍函数处理得到的多个处理后的第二数据组；所述预设的第一秘钥推衍函数和预设的第二秘钥推衍函数关联；筛选模块，具体可以用于根据处理后的第一数据集和处理后的第二数据集，筛选出所包含的数据标识的哈希值相同的处理后的第一数据组和处理后的第二数据组，作为一个匹配数据对；融合模块，具体可以用于根据预设的推衍规则，对所述匹配数据对进行相应的融合处理，以得到融合后的数据集。

由上可见，基于本说明书实施例提供的目标数据的融合装置，可以有效地在融合处理过程中避免向融合服务器泄露未得到融合的目标数据，同时还可以避免泄露目标数据所对应的数据标识，保护了融合处理过程中的数据安全。

虽然本说明书提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的手段可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或客户端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境，甚至为分布式数据处理环境)。术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、产品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、产品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，并不排除在包括所述要素的过程、方法、产品或者设备中还存在另外的相同或等同要素。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内部包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

本说明书可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构、类等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

通过以上的实施例的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本说明书可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本说明书的技术方案本质上可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，移动终端，服务器，或者网络设备等)执行本说明书各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

本说明书中的各个实施例采用递进的方式描述，各个实施例之间相同或相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。本说明书可用于众多通用或专用的计算机***环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器***、基于微处理器的***、置顶盒、可编程的电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何***或设备的分布式计算环境等等。

虽然通过实施例描绘了本说明书，本领域普通技术人员知道，本说明书有许多变形和变化而不脱离本说明书的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本说明书的精神。

Claims (18)

1.一种目标数据的融合方法，应用于持有第一数据集的第一服务器，其中，所述第一数据集包含有多个第一数据组，所述第一数据组包含有数据标识，以及与数据标识对应的第一目标数据；所述方法包括：

获取秘钥根参数和哈希盐参数；

根据预设的处理规则，利用所述秘钥根参数、哈希盐参数、预设的第一秘钥推衍函数，处理所述第一数据集，得到处理后的第一数据集；其中，所述处理后的第一数据集包含有多个处理后的第一数据组，所述处理后的第一数据组包含有数据标识的哈希值、第一秘钥分量，以及第一目标数据的密文数据；

将所述处理后的第一数据集发送至融合服务器；其中，所述融合服务器还接收处理后的第二数据集；所述融合服务器根据预设的推衍规则、处理后的第一数据集和处理后的第二数据集通过融合处理，得到融合后的数据集；所述处理后的第二数据集为第二服务器根据预设的处理规则，利用秘钥根参数、哈希盐参数、预设的第二秘钥推衍函数处理所持有的第二数据集得到的；所述预设的第一秘钥推衍函数与预设的第二秘钥推衍函数关联。

2.根据权利要求1所述的方法，获取秘钥根参数和哈希盐参数，包括：

响应初始化请求，生成第一随机数、第二随机数；其中，第二服务器响应所述初始化请求，生成第三随机数、第四随机数；

将所述第一随机数和第二随机数发送至第二服务器；并接收第二服务器发送的第三随机数和第四随机数；

组合第一随机数和第三随机数得到秘钥根参数；组合第二随机数和第四随机数得到哈希盐参数。

3.根据权利要求1所述的方法，根据预设的处理规则，利用所述秘钥根参数、哈希盐参数、预设的第一秘钥推衍函数，处理所述第一数据集，得到处理后的第一数据集，包括：

按照以下方式处理所述第一数据集所包含的多个第一数据组中的当前第一数据组：

根据预设的处理规则，利用哈希盐参数对当前第一数据组中的当前数据标识进行哈希处理，得到当前数据标识的哈希值；

调用预设的第一秘钥推衍函数根据当前数据标识、秘钥根参数，计算得到针对当前第一数据组的当前第一秘钥分量；

利用当前第一秘钥分量，对当前数据组中的当前第一目标数据进行加密处理，得到当前第一目标数据的密文数据；

组合所述当前数据标识的哈希值、当前第一秘钥分量、当前第一目标数据的密文数据，得到处理后的当前第一数据组。

4.根据权利要求3所述的方法，所述预设的第一秘钥推衍函数包括：基于加法秘密分享的秘钥推衍函数，或，基于Shamir秘密分享的秘钥推衍函数。

5.根据权利要求3所述的方法，调用预设的第一秘钥推衍函数根据当前数据标识、秘钥根参数，计算得到针对当前第一数据组的当前第一秘钥分量，包括：

拼接当前数据标识和秘钥根参数，得到拼接后的字符串；

将所述拼接后的字符串代入预设的第一秘钥推衍函数，并计算得到当前第一秘钥分量。

6.根据权利要求1所述的方法，所述第一目标数据包括：与数据标识对应的第一类特征数据，和/或，与数据标识对应的第一类标签数据。

7.一种目标数据的融合方法，应用于融合服务器，包括：

获取处理后的第一数据集和处理后的第二数据集；其中，所述处理后的第一数据集包含有第一服务器基于预设的处理规则和预设的第一秘钥推衍函数处理得到的多个处理后的第一数据组；所述处理后的第二数据集包含有第二服务器基于预设的处理规则和预设的第二秘钥推衍函数处理得到的多个处理后的第二数据组；所述预设的第一秘钥推衍函数和预设的第二秘钥推衍函数关联；

根据处理后的第一数据集和处理后的第二数据集，筛选出所包含的数据标识的哈希值相同的处理后的第一数据组和处理后的第二数据组，作为一个匹配数据对；

根据预设的推衍规则，对所述匹配数据对进行相应的融合处理，以得到融合后的数据集。

8.根据权利要求7所述的方法，根据预设的推衍规则，对所述匹配数据对进行相应的融合处理，包括：

按照以下方式，对所述匹配数据对中的当前匹配数据对进行相应的融合处理：

根据当前匹配数据对，提取出第一秘钥分量、第二秘钥分量、第一目标数据的密文数据和第二目标数据的密文数据；

根据预设的推衍规则，利用所述第一秘钥分量和第二秘钥分量，确定出与当前匹配数据对对应的解密秘钥；

利用所述解密秘钥对第一目标数据的密文数据和第二目标数据的密文数据进行解密，得到第一目标数据和第二目标数据；

根据预设的融合规则，融合所述第一目标数据和第二目标数据，以得到与当前匹配数据对对应的融合后的数据组。

9.根据权利要求8所述的方法，根据预设的融合规则，融合所述第一目标数据和第二目标数据，以得到与当前匹配数据对对应的融合后的数据组，包括：

将所述第一目标数据和第二目标数据按照预设的拼接顺序进行拼接，得到融合后的目标数据；

将当前匹配数据对中的数据标识的哈希值，与所述融合后的目标数据进行组合，得到与当前匹配数据对对应的融合后的数据组。

10.根据权利要求8所述的方法，根据预设的推衍规则，利用所述第一秘钥分量和第二秘钥分量，确定出与当前匹配数据对对应的解密秘钥，包括：

在预设的第一秘钥推衍函数、预设的第二秘钥推衍函数为基于加法秘密分享的秘钥推衍函数的情况下，根据预设的推衍规则，通过相加所述第一秘钥分量和第二秘钥分量，得到与当前匹配数据对对应的解密秘钥。

11.根据权利要求8所述的方法，根据预设的推衍规则，利用所述第一秘钥分量和第二秘钥分量，确定出与当前匹配数据对对应的解密秘钥，包括：

在预设的第一秘钥推衍函数、预设的第二秘钥推衍函数为基于Shamir秘密分享的秘钥推衍函数的情况下，根据预设的推衍规则，利用第一秘钥分量和第二秘钥分量构建相应的方程组；并通过求解所述方程组，得到与当前匹配数据对对应的解密秘钥。

12.根据权利要求9所述的方法，在得到融合后的数据集之后，所述方法还包括：

将所述融合后的数据集发送至第一服务器；其中，第一服务器利用所述融合后的数据集训练目标预测模型。

13.一种目标数据的融合方法，应用于融合服务器，包括：

获取多个处理后的数据集；其中，所述多个处理后的数据集为多个服务器基于预设的处理规则和预设的秘钥推衍函数分别处理所持有的数据集得到的；所述多个服务器至少包含三个服务器；

根据多个处理后的数据集，筛选出所包含的数据标识的哈希值相同的至少阈值个数个处理后的数据组，作为一个匹配数据对；

根据预设的推衍规则，对所述匹配数据对进行相应的融合处理，以得到融合后的数据集。

14.根据权利要求13所述的方法，根据预设的推衍规则，对所述匹配数据对进行相应的融合处理，包括：

按照以下方式，对所述匹配数据对中的当前匹配数据对进行相应的融合处理：

根据当前匹配数据对，提取出多个秘钥分量、多个目标数据的密文数据；

根据预设的推衍规则，利用所述多个秘钥分量中的至少阈值个数个秘钥分量，确定出与当前匹配数据对对应的解密秘钥；

利用所述解密秘钥对多个目标数据的密文数据进行解密，得到多个目标数据；

根据预设的融合规则，融合所述多个目标数据，得到与当前匹配数据对对应的融合后的数据组。

15.一种目标数据的融合装置，包括：

获取模块，用于获取秘钥根参数和哈希盐参数；

处理模块，用于根据预设的处理规则，利用所述秘钥根参数、哈希盐参数、预设的第一秘钥推衍函数，处理第一数据集，得到处理后的第一数据集；其中，所述处理后的第一数据集包含有多个处理后的第一数据组，所述处理后的第一数据组包含有数据标识的哈希值、第一秘钥分量，以及第一目标数据的密文数据；

发送模块，用于将所述处理后的第一数据集发送至融合服务器；其中，所述融合服务器还接收处理后的第二数据集；所述融合服务器根据预设的推衍规则、处理后的第一数据集和处理后的第二数据集通过融合处理，得到融合后的数据集；所述处理后的第二数据集为第二服务器根据预设的处理规则，利用秘钥根参数、哈希盐参数、预设的第二秘钥推衍函数处理所持有的第二数据集得到的；所述预设的第一秘钥推衍函数与预设的第二秘钥推衍函数关联。

16.一种目标数据的融合装置，包括：

获取模块，用于获取处理后的第一数据集和处理后的第二数据集；其中，所述处理后的第一数据集包含有第一服务器基于预设的处理规则和预设的第一秘钥推衍函数处理得到的多个处理后的第一数据组；所述处理后的第二数据集包含有第二服务器基于预设的处理规则和预设的第二秘钥推衍函数处理得到的多个处理后的第二数据组；所述预设的第一秘钥推衍函数和预设的第二秘钥推衍函数关联；

筛选模块，用于根据处理后的第一数据集和处理后的第二数据集，筛选出所包含的数据标识的哈希值相同的处理后的第一数据组和处理后的第二数据组，作为一个匹配数据对；

融合模块，用于根据预设的推衍规则，对所述匹配数据对进行相应的融合处理，以得到融合后的数据集。

17.一种服务器，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现权利要求1至6，7至12，或13至14中任一项所述方法的步骤。

18.一种计算机存储介质，其上存储有计算机指令，所述指令被执行时实现权利要求1至6，7至12，或13至14中任一项所述方法的步骤。

Images