(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211509843.5 (22)申请日 2022.11.29 (71)申请人 支付宝 （杭州） 信息技 术有限公司 地址 310000 浙江省杭州市西湖区西溪路 556号8层B段801-1 1 (72)发明人 赵闻飙　仝培霖　 (74)专利代理 机构 北京博思佳知识产权代理有 限公司 1 1415 专利代理师 李威 (51)Int.Cl. H04L 9/40(2022.01) G06F 21/62(2013.01) G06F 16/906(2019.01) (54)发明名称 一种数据处 理方法、 装置、 存 储介质及设备 (57)摘要 本说明书公开了一种数据处理方法、 装置、 存储介质及设备。 数据发送方通过将隐私数据输 入分类模型的特征提取层， 通过特征提取层提取 特征， 以将得到的特征输入归一化层， 得到归一 化层输出的第一归一化特征， 并根据第一归一化 特征， 确定传输数据， 将传输数据发送至数据接 收方， 使数据接收方将噪声数据输入该分类模 型， 得到分类模 型的归一化层输出的第二归一化 特征， 并以第一归一化特征与第二归一化特征间 差异最小化为优化目标调整噪声数据， 得到隐私 数据的解密结果。 数据发送方能够基于分类模型 输出的归一化特征确定传输数据， 以在保护隐私 数据的前提下将传输数据传输至数据接收方， 使 得数据接收方可基于相同的分类模与传输数据 进行解密。 权利要求书3页 说明书14页 附图5页 CN 115550071 A 2022.12.30 CN 115550071 A 1.一种数据处理方法， 分类模型包含特征提取层和归一化层， 所述方法应用于数据发 送方， 所述方法包括： 将隐私数据输入所述分类模型的特 征提取层， 通过 所述特征提取层提取 特征； 将得到的特 征输入所述归一 化层， 得到所述归一 化层输出的第一归一 化特征； 根据所述第一归一 化特征， 确定传输数据； 将所述传输数据发送至数据接收方， 使所述数据接收方将噪声数据输入所述分类模 型， 得到所述分类模型 的归一化层输出 的第二归一化特征， 并以所述第二归一化特征与所 述第一归一化特征间差异最小化为优化目标调整 所述噪声 数据， 得到所述隐私数据的解密 结果， 其中， 所述第二归一化特征为， 将所述分类模型的特征提取层从所述噪声 数据中提取 的特征输入所述归一 化层进行归一 化得到的。 2.如权利要求1所述的方法， 根据所述第一归一 化特征， 确定传输数据， 具体包括： 根据加密算法， 对所述分类模型的归一化层输出的第一归一化特征进行加密， 得到传 输数据。 3.如权利要求1所述的方法， 根据所述第一归一 化特征， 确定传输数据， 具体包括： 从所述分类模型的归一化层输出的第一归一化特征中， 确定部分第一归一化特征， 并 确定输出所述部分第一归一 化特征的归一 化层的层标识； 根据所述部分第一归一化特征及所述部分第 一归一化特征分别对应的层标识， 确定传 输数据， 使得所述数据接 收方根据将所述噪声数据输入所述分类模型后， 层标识对应的归 一化层输出的第二归一 化特征， 与所述部分第一归一 化特征， 确定所述差异。 4.一种数据处理方法， 分类模型包含特征提取层和归一化层， 所述方法应用于数据接 收方， 所述方法包括： 接收数据发送方发送的传输数据， 所述传输数据为所述数据发送方根据将隐私数据的 特征输入所述分类模型的归一化层后得到的第一归一化特征确定的， 所述隐私数据的特征 为所述分类模型的特 征提取层从所述隐私数据提取的； 生成噪声数据， 并将所述噪声数据输入所述分类模型的特征提取层， 提取所述噪声数 据的特征； 将得到的特 征输入所述归一 化层， 得到所述归一 化层输出的第二归一 化特征； 确定所述噪声数据的第 二归一化特征与 所述传输数据对应的第 一归一化特征的差异， 以所述差异最小为优化目标调整所述噪声数据， 得到所述隐私数据的解密结果。 5.如权利要求4所述的方法， 确定所述噪声数据的第二归一化特征与所述传输数据对 应的第一归一 化特征的差异， 具体包括： 根据所述传输数据， 确定所述第 一归一化特征以及输出所述第 一归一化特征的归一化 层的层标识； 其中， 所述传输数据为所述数据发送方根据所述第一归一化特征以及所述第 一归一化特征对应的层标识确定的； 针对每个层标识对应的归一化层， 确定该归一化层输出的噪声数据的第二归一化特 征， 以及该归一 化层输出的传输数据的第一归一 化特征； 根据确定出的第二归一化特征与确定出的第 一归一化特征， 确定该层标识对应的归一 化层的差异。 6.如权利要求4所述的方法， 确定所述噪声数据的第二归一化特征与所述传输数据对权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115550071 A 2应的第一归一化特征 的差异， 以所述差异最小为优化 目标调整所述噪声数据， 得到所述隐 私数据的解密结果之前， 所述方法还 包括： 根据加密算法， 对所述传输数据进行解密， 得到所述分类模型的归一化层输出的所述 隐私数据的第一归一 化特征。 7.如权利要求4~6任一项所述的方法， 确定所述噪声数据的第二归一化特征与所述传 输数据对应的第一归一化特征 的差异， 以所述差异最小为优化 目标调整所述噪声数据， 得 到所述隐私数据的解密结果， 具体包括： 针对每个归一化层， 确定该归一化层输出的， 所述噪声数据的第二归一化特征与所述 传输数据对应的第一归一 化特征间的差异； 根据各归一 化层对应的差异， 调整所述噪声数据； 将调整后的所述噪声数据输入所述分类模型， 重新确定所述噪声数据的第 二归一化特 征； 重新针对每个归一化层， 确定该归一化层输出的， 所述噪声数据对应的第二归一化特 征与所述传输数据的第一归一化特征间的差异， 直至确定满足解密完成条件时， 将最终调 整得到的噪声数据作为所述隐私数据的解密结果。 8.如权利要求7 所述的方法， 所述方法还 包括： 当调整所述噪声数据的次数达 到预设的次数阈值时， 确定满足所述 解密完成条件； 或， 当确定所述分类模型的归一化层对应的差异之和小于预设的差异阈值 时， 确定满足所 述解密完成条件。 9.一种数据处理装置， 分类模型包含特征提取层和归一化层， 所述装置应用于数据发 送方， 所述装置包括： 第一输入模块， 用于将隐私数据输入所述分类模型的特征提取层， 通过所述特征提取 层提取特征； 第二输入模块， 用于将得到的特征输入所述归一化层， 得到所述归一化层输出的第一 归一化特征； 加密模块， 用于根据所述第一归一 化特征， 确定传输数据； 发送模块， 用于将所述传输数据发送至数据接收方， 使所述数据接收方将噪声数据输 入所述分类模型， 得到所述分类模型 的归一化层输出 的第二归一化特征， 并以所述第二归 一化特征与所述第一归一化特征间差异 最小化为优化目标调整所述噪声 数据， 得到所述隐 私数据的解密结果， 其中， 所述第二归一化特征为， 将所述分类模型的特征提取层从所述噪 声数据中提取的特 征输入所述归一 化层进行归一 化得到的。 10.一种数据处理装置， 分类模型包含特征提取层和归一化层， 所述装置应用于数据接 收方， 所述装置包括： 接收模块， 用于接收数据发送方发送的传输数据， 所述传输数据为所述数据发送方根 据将隐私数据的特征输入所述分类模型的归一化层后得到的第一归一化特征确定的， 所述 隐私数据的特 征为所述分类模型的特 征提取层从所述隐私数据提取的； 第三输入模块， 用于生成噪声数据， 并将所述噪声数据输入所述分类模型的特征提取 层， 提取所述噪声数据的特 征； 第四输入模块， 用于将得到的特征输入所述归一化层， 得到所述归一化层输出的第二权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115550071 A 3