CN114039767A - 一种基于隐私计算的税电联合分析方法 - Google Patents

一种基于隐私计算的税电联合分析方法 Download PDF

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CN114039767A CN202111306889.2A CN202111306889A CN114039767A CN 114039767 A CN114039767 A CN 114039767A CN 202111306889 A CN202111306889 A CN 202111306889A CN 114039767 A CN114039767 A CN 114039767A
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Abstract

本发明公开了一种基于隐私计算的税电联合分析方法，包括：数据加密：根据双方商定的协议内容选择相应的加密方式，并生成密钥对；数据对齐：通过加密后的数据ID进行匹配获得匹配结果；联合分析业务计算：根据双方商议好的协议内容进行密文上的联合分析计算，并得出结果；数据解密：通过使用密钥对对联合分析结果进行解密；联合分析结果展示：通过使用其他数据可视化工具进行数据可视化展示。本发明实用性与泛化性强，通过变换不同的业务规则可以实现多维度下隐私计算，在保证了双方的数据安全情况下，实现了联合数据分析，解决业务需求。

Description

一种基于隐私计算的税电联合分析方法
技术领域
本发明涉及安全技术领域，更具体的说，是一种基于隐私计算的税电联合分析方法。
背景技术
伴随着云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的落地应用，数据作为战略性和基础性资源，不但是连接虚拟空间和实体空间的纽带，也是数字经济体系中技术创新、需求挖掘、效率提升的重要动能。但数据在不断创造价值的同时，其安全保护、合规应用等问题也成为政、产、学、研、用等各界关注的焦点
海量数据绘出了疫情之后企业复工复产的进度图，国家电网的用电数据反映企业生产运行情况，表征企业生产运转强度；税务的开票数量及开票金额数据反映企业购销状况，表征企业经营活动强度。“用电大数据+税收”的综合运用不仅可用于宏观经济研究，还可用于微观经济运行分析。
基于此，国家电网公司和税务部门经过监测和对比分析，税务开票数据和企业用电数据反映企业复工复产情况总体一致，表明企业的生产、经营较为同步，若将两单位数据融合，构建相应指数，不但能更加准确监测并分析各地、各类企业的生产、销售情况，还能综合反映各类产业、各类行业企业的生产效能。
但是双方企业基于数据安全方面的考虑，希望双方数据在不出本地的情况下进行联合分析，并得出综合分析结果。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于隐私计算的税电联合分析方法，以解决现有模式中双方联合分析中数据安全等问题。
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于隐私计算的税电联合分析方法，包括：
数据加密：根据双方商定的协议内容选择相应的加密方式，并生成密钥对；
数据对齐：通过加密后的数据ID进行匹配获得匹配结果；
联合分析业务计算：根据双方商议好的协议内容进行密文上的联合分析计算，并得出结果；
数据解密：通过使用密钥对对联合分析结果进行解密；
联合分析结果展示：通过使用其他数据可视化工具进行数据可视化展示。
其中：双方商定的协议内容基于双方参与计算的数据特征确定；具体计算规则模型的制定，如铁水产量异常指标计算规则如下：铁水产量＝自报高炉环节用电量/吨铁单耗电指标Z-G001铁水问题产量＝测算铁水产量-自报铁水产量。
在本发明的一个优选实施例中，数据加密，通过使用ras算法或者paillier算法对数据进行加密操作，包括：
加法同态加密操作；
乘法同态加密操作。
在本发明的一个优选实施例中，密钥对生成，包括：
加法同态加密密钥生成方式：
第一步：随机选择两个大质数p和q满足gcd(pq，(p-1)(q-1))＝1，这个属性保证两个质数长度相等；
第二步：计算n＝pq和入＝1cm(p-1，q-1)；
Figure BDA0003340452430000021
第四步：公钥为(N，g)；
第五步：私钥为λ；
乘法同态加密密钥生成方式：
第一步：随意选择两个大的质数p和q，p不等于q，计算N＝p*q；
第二步：根据欧拉函数
Figure BDA0003340452430000022
获得r；
第三步：选择一个小于r并与r互质的整数e，求得e关于r的模反元素，命名为d(ed＝1(mod r)模反元素存在，当且仅当e与r互质)，e我们通常取65537。
第四步：此时我们的(N,e)是公钥，(N,d)为私钥。
在本发明的一个优选实施例中，数据对齐，包括：
对齐数据加密：
通过密钥对的公钥对双方约定好的数据集主键即ID进行加密；
密文对齐：
对双方加密后的密文进行相等行为判断；
对齐数据解密：
通过私钥对判断结果进行解密得到对齐后的数据ID；
对齐数据处理：
得到对齐属性后，依照对齐ID进行筛选数据。
在本发明的一个优选实施例中，联合分析业务计算，包括：
密钥生成：通过双方协商内容，由数据需求方进行密钥生成，并将公钥发送给数据被需求方；
业务规则计算方式：
第一步：根据双方协议商定的内容，确定联合分析的业务规则。
第二部：将双方加密后的密文按照联合分析业务规则进行基础运算得到结果。
在本发明的一个优选实施例中，数据解密，包括：
加法同态解密方式：
第一步：获取密文；
第二部：根据
Figure BDA0003340452430000031
解密，其中
Figure BDA0003340452430000032
乘法同态解密方式：
第一步：获取密文；
第二部：根据解密cd mod N＝m，得到明文。
在本发明的一个优选实施例中，联合分析结果展示，包括：
数据展示方式：
第一步：数据需求方(税务方)通过解密操作得到真实联合分析结果；
第二步：通过其他数据可视化软件或应用包进行数据展示。
在本发明的一个优选实施例中，在进行数据加密之前，还包括数预处理：0值、空值和异常值处理，包括：
实际数据0值处理：
第一步：双方更具自己的业务背景与规则，对抽取的协议约定数据进行稽查，0值数据可以通过整体增加实际数额或者使用均值、中位数等统计学方式进行处理；
第二步：检查被替换的值是否符合当前业务规则，评估更改替换值是否影响整体数据的稳定性；
实际数据空值处理：
第一步：双方更具自己的业务背景与规则，对抽取的协议约定数据进行稽查，空值数据可以通过整体增加实际数额或者使用均值、中位数等统计学方式进行处理；
第二步：检查被替换的值是否符合当前业务规则，评估更改替换值是否影响整体数据的稳定性；
实际数据异常值处理：
第一步：双方更具自己的业务背景与规则，对抽取的协议约定数据进行稽查，异常数据可以通过专家经验法、阈值法进行剔除和替换处理；
第二步：检查被替换的值是否符合当前业务规则，评估更改替换值是否影响整体数据的稳定性。
与其他方法相比，本申请的数据安全性较高，使用RSA算法与Paillier算法进行数据加密，所有的数据交换中间值均为密文(密文计算的结果和明文计算的结果相同，并且最终数据分析的结果会由解密后的结果进行。)，对数据隐私起到了保护的作用。
在联合分析的背景下，双方的数据在不出本地的情况下，依旧可以进行联合分析，解决实际业务问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种基于隐私计算的税电联合分析的数据预处理模块流程图；
图3为本发明实施例提供的一种基于隐私计算的税电联合分析的数据对齐模块流程图；
图4为本发明实施例提供的一种基于隐私计算的税电联合分析的联合分析计算以及解密流程图；
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，其示出了本发明实施例提供的一种基于隐私计算的水电联合分析数据预处理的流程图，包括：
S101：数据需求方(税务方)与数据被需求方(电力方)在数据预处理之前需要根据双方已签订的协议内容进行数据摘取。
S102：数据需求方(税务方)与数据被需求方(电力方)对已经摘取的数据进行预处理，包括0值处理、空值处理和异常值检测。
S103：数据需求方(税务方)与数据被需求方(电力方)在检测出异常状况可以使用增加实际数额或者使用均值、中位数等统计学方式进行处理。
S102：数据需求方(税务方)与数据被需求方(电力方)对已经处理完成的数据进行保存。
图2是一种基于隐私计算的水电联合分析数据对齐模块的流程图，包括：
S201：数据需求方(税务方)根据双方协定商议的内容，选择合适的加密算法，并生成密钥对。
S202：数据需求方(税务方)与数据被需求方(电力方)对原始数据ID进行公钥加密，数据需求方(税务方)将密文发送给数据被需求方(电力方)。
S203：数据被需求方(电力方)对密文进行匹配得到结果，将结果映射回己方数据，并发送结果给数据需求方(税务方)。
S204：数据需求方(税务方)通过己方私钥对结果进行解密得到对齐数据ID。
图3是一种基于隐私计算的水电联合分析数据对齐模块的流程图，包括：
S301：数据被需求方(电力方)根据双方协定商议的内容，对密文进行接受
S302：数据被需求方(电力方)根据双方协定商议的内容，使用联合分析业务规则对密文进行导入操作。
S303：数据被需求方(电力方)根据双方协定商议的内容，对密文使用联合分析规则进行计算，并得出结果。
S304：数据被需求方(电力方)根据双方协定商议的内容，对结果进行传回数据需求方(税务方)，数据需求方(税务方)使用私钥进行解密，得到分析结果。
实施例1：
参照图1-图4所示，一种基于隐私计算的税电联合分析方法，结合具体业务可以实现数据需求方(税务方)与数据被需求方(电力方)的数据在不出本地的情况下进行联合分析，并解决实际业务问题。分析方法分为以下六个步骤：数据提取、数据加密、数据对齐、业务规则计算、数据解密、分析结果展示。
数据提取是将数据需求方与数据被需求方的数据根据双方约定的计算规则进行提取并作出一定的预处理操作。
数据加密是根据双方的约定内容，由数据需求方生成加密所使用的公钥和私钥，将公钥通过安全的传输方式发送给数据被需求方，双方以约定好的半同态加密算法对数据进行加密。
数据对齐是将双方所使用的数据进行ID等主键匹配，获取匹配后的数据ID等等，为业务规则计算作数据准备。
业务规则计算是根据双方约定内容进行数据密文计算，并生成密文计算结果。
数据解密是数据需求方使用私钥对密文结果进行解密的到业务计算的明文结果。
分析结果展示是将解密后的明文计算结果通过其他数据建模软件进行数据可视化展示。
具体地：
生成密钥方式：选用paillier算法生成加法同态加密密钥对或者选用RSA算法生成乘法同态加密密钥对。
数据对齐之数据加密：通过密钥对的公钥对双方约定好的数据集主键即ID进行加密。
数据对齐之ID密文对齐：对双方加密后的密文进行相等行为判断。
数据对齐之数据解密：通过私钥对判断结果进行解密得到对齐后的数据ID。
数据对齐之对齐属性处理：得到对齐属性后，依照对齐ID进行筛选数据。
联合分析之密钥生成：数据需求方(税务方)根据需求生成密钥对，并将公钥发送给数据被需求方(电力方)。
联合分析之数据加密：数据需求方(税务方)和数据被需求方(电力方)将筛选后的数据使用公钥进行数据加密，数据需求方(税务方)将税务密文数据发送给数据被需求方(电力方)。
联合分析之业务规则计算：在数据被需求方本地进行密文间的业务规则计算，并得出结果返回给数据需求方(税务方)。
联合分析之数据解密：数据需求方(税务方)使用私钥对联合分析结果密文进行解密，得到联合分析结果。
联合分析之数据展示：数据需求方(税务方)使用其他数据可视化软件对数据进行统计学展示。
数据预处理：
第一步：根据数据需求方(税务方)与数据被需求方(电力方)达成的协议，从关系数据库中抽取协议约定的数据。
第二步：数据需求方(税务方)与数据被需求方(电力方)对各自抽取的协议约定数据进行0值处理，空值处理和异常值处理。
实际数据0值处理：
第一步：双方更具自己的业务背景与规则，对抽取的协议约定数据进行稽查，0值数据可以通过整体增加实际数额或者使用均值、中位数等统计学方式进行处理。
第二步：检查被替换的值是否符合当前业务规则，评估更改替换值是否影响整体数据的稳定性。
实际数据空值处理：
第一步：双方更具自己的业务背景与规则，对抽取的协议约定数据进行稽查，空值数据可以通过整体增加实际数额或者使用均值、中位数等统计学方式进行处理。
第二步：检查被替换的值是否符合当前业务规则，评估更改替换值是否影响整体数据的稳定性。
实际数据异常值处理：
第一步：双方更具自己的业务背景与规则，对抽取的协议约定数据进行稽查，异常数据可以通过专家经验法、阈值法进行剔除和替换处理。
第二步：检查被替换的值是否符合当前业务规则，评估更改替换值是否影响整体数据的稳定性。
生成密钥方式：
第一步：数据需求方(税务方)与数据被需求方(电力方)根据约定协议内容，由数据需求方(税务方)发起密钥生成事件。
第二步：数据需求方(税务方)根据约定的业务联合规则，选择使用加法同态加密密钥生成或者乘法同态加密密钥生成。
加法同态密钥生成方式：
第一步：随机选择两个大质数p和q满足gcd(pq,(p-1)(q-1))＝1，这个属性保证两个质数长度相等。
第二步：计算n＝pq和λ＝lcm(p-1,q-1)。
Figure BDA0003340452430000081
第四步：公钥为(N，g)。
第五步：私钥为λ。
乘法同态密钥生成方式：
第一步：随意选择两个大的质数p和q，p不等于q，计算N＝p*q。
第二步：根据欧拉函数
Figure BDA0003340452430000091
获得r。
第三步：选择一个小于r并与r互质的整数e，求得e关于r的模反元素，命名为d(ed＝1(mod r)模反元素存在，当且仅当e与r互质)，e我们通常取65537。
第四步：此时我们的(N，e)是公钥，(N，d)为私钥。
加法同态加密方式：
第一步：选择一个随机数r∈Zn。
c＝E(m，r)＝gmrnmodn2，r∈Zn
第二步：计算密文。
乘法同态加密方式：
第一步：获取已经生成的乘法同态加密的公钥匙。
第二部：明文通过me mod n＝c加密成为密文。
密文对齐方式：
第一步：数据需求方(税务方)和数据被需求方(电力方)根据商定的协议，数据需求方需将加密后的数据ID(即密文)发送给数据被需求方。
第二步：数据被需求方(电力方)加密己方数据ID形成密文。
第三步：在数据被需求方(电力方)的服务器上，进行密文匹配，生成匹配结果。
第四步：数据被需求方(电力方)根据匹配结果密文和己方加密密文做匹配得到对齐后的己方数据ID密文，从而映射真实数据的ID。
第五步：数据被需求方(电力方)将密文匹配结果发送给数据需求方(税务方)。
第六步：数据需求方(税务方)通过私钥解密密文得到匹配后的真实数据ID，并根据结果筛选联合分析所使用的数据。
加法同态解密方式：
第一步：获取密文。
第二部：根据
Figure BDA0003340452430000101
解密，其中
Figure BDA0003340452430000102
乘法同态解密方式：
第一步：获取密文。
第二部：根据解密cdmod N＝m，得到明文。
业务规则计算方式：
第一步：根据双方协议商定的内容，确定联合分析的业务规则。
第二部：将双方加密后的密文按照联合分析业务规则进行基础运算得到结果。
数据展示方式：
第一步：数据需求方(税务方)通过解密操作得到真实联合分析结果。
第二步：通过其他数据可视化软件或应用包进行数据展示。

Claims (8)

1.一种基于隐私计算的税电联合分析方法，其特征在于，包括：
数据加密：根据税务方、电力方商定的协议内容选择相应的加密方式，并生成密钥对；
数据对齐：通过加密后的数据ID进行匹配获得匹配结果；
联合分析业务计算：根据双方商议好的协议内容进行密文上的中间参数交互计算，并得出结果；
数据解密：通过使用密钥对对联合分析结果进行解密；
联合分析结果展示：通过使用其他数据可视化工具进行数据可视化展示。
2.根据权利要求1所述的一种基于隐私计算的税电联合分析方法，其特征在于，数据加密，通过使用ras算法或者paillier算法对数据进行加密操作，包括：
加法同态加密操作；
乘法同态加密操作。
3.根据权利要求2述的一种基于隐私计算的税电联合分析方法，其特征在于，密钥对生成，包括：
加法同态加密密钥生成方式：
第一步：随机选择两个大质数p和q满足gcd(pq，(p-1)(q-1))＝1，这个属性保证两个质数长度相等；
第二步：计算n＝pq和λ＝1cm(p-1，q-1)；
Figure FDA0003340452420000013
第四步：公钥为(N，g)；
第五步：私钥为λ；
乘法同态加密密钥生成方式：
第一步：随意选择两个大的质数p和q，p不等于q，计算N＝p*q；
第二步：根据欧拉函数
Figure FDA0003340452420000012
获得r；
第三步：选择一个小于r并与r互质的整数e，求得e关于r的模反元素，命名为d(ed＝1(mod r)模反元素存在，当且仅当e与r互质)，e我们通常取65537。
第四步：此时我们的(N，e)是公钥，(N，d)为私钥。
4.根据权利要求1所述的一种基于隐私计算的税电联合分析方法，其特征在于，数据对齐，包括：
对齐数据加密：
通过密钥对的公钥对双方约定好的数据集主键即ID进行加密；
密文对齐：
对双方加密后的密文进行相等行为判断，如将企业社会信用代码进行加密，利用相关脚本实现双方企业社会信用代码的密文进行此对，判断是否同一企业，实现样本加密对齐；
对齐数据解密：
通过私钥对判断结果进行解密得到对齐后的数据ID；
对齐数据处理：
得到对齐属性后，依照对齐ID进行筛选数据。
5.根据权利要求1所述的一种基于隐私计算的税电联合分析方法，其特征在于，根据权利要求1所述的方法，其特征在于，联合分析业务计算，包括：
密钥生成：通过双方协商内容，由数据需求方进行密钥生成，并将公钥发送给数据被需求方；
业务规则计算方式：
第一步：根据双方协议商定的内容，确定联合分析的业务规则。
第二部：将双方加密后的密文按照联合分析业务规则进行基础运算得到结果。
6.根据权利要求1所述的一种基于隐私计算的税电联合分析方法，其特征在于，数据解密，包括：
加法同态解密方式：
第一步：获取密文；
第二部：根据
Figure FDA0003340452420000021
解密，其中
Figure FDA0003340452420000022
乘法同态解密方式：
第一步：获取密文；
第二部：根据解密cdmod N＝m，得到明文。
7.根据权利要求1所述的一种基于隐私计算的税电联合分析方法，其特征在于，联合分析结果展示，包括：
数据展示方式：
第一步：数据需求方(税务方)通过解密操作得到真实联合分析结果；
第二步：通过其他数据可视化软件或应用包进行数据展示。
8.根据权利要求1所述的一种基于隐私计算的税电联合分析方法，其特征在于，在进行数据加密之前，还包括数预处理：0值、空值和异常值处理，包括：
实际数据0值处理：
第一步：双方更具自己的业务背景与规则，对抽取的协议约定数据进行稽查，0值数据可以通过整体增加实际数额或者使用均值、中位数等统计学方式进行处理；
第二步：检查被替换的值是否符合当前业务规则，评估更改替换值是否影响整体数据的稳定性；
实际数据空值处理：
第一步：双方更具自己的业务背景与规则，对抽取的协议约定数据进行稽查，空值数据可以通过整体增加实际数额或者使用均值、中位数等统计学方式进行处理；
第二步：检查被替换的值是否符合当前业务规则，评估更改替换值是否影响整体数据的稳定性；
实际数据异常值处理：
第一步：双方更具自己的业务背景与规则，对抽取的协议约定数据进行稽查，异常数据可以通过专家经验法、阈值法进行剔除和替换处理；
第二步：检查被替换的值是否符合当前业务规则，评估更改替换值是否影响整体数据的稳定性。
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