本說明書實(shí)施例屬于多方計(jì)算，尤其涉及一種一種多方計(jì)算方法、裝置、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品和計(jì)算機(jī)設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、tensorflow是一種機(jī)器學(xué)習(xí)框架，常用于構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型并將模型投入使用。通過tensorflow來訓(xùn)練或使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，通常是根據(jù)需要進(jìn)行的計(jì)算操作構(gòu)建一張計(jì)算圖，每個(gè)計(jì)算圖中包括多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)(operation，op)。構(gòu)建計(jì)算圖后將數(shù)據(jù)作為輸入通過運(yùn)行該計(jì)算圖的計(jì)算節(jié)點(diǎn)來實(shí)現(xiàn)計(jì)算目標(biāo)。

2、隨著數(shù)據(jù)安全性的提高，現(xiàn)有技術(shù)中基于tensorflow構(gòu)建基于多方安全計(jì)算(secure?multi-party?computation,，mpc)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以保證多個(gè)模型訓(xùn)練參與方的各自隱私數(shù)據(jù)安全。mpc的多個(gè)參與方通常處于同一tensorflow集群下，共享同一張計(jì)算圖。

3、比如，如圖1所示，圖1為第一方和第二方共享的一個(gè)計(jì)算圖。圖1中的方框代表輸入的數(shù)據(jù)，圓框代表計(jì)算節(jié)點(diǎn)，左側(cè)虛線框中為第一方需要執(zhí)行的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，右側(cè)虛線框中為第二方需要執(zhí)行的計(jì)算節(jié)點(diǎn)。從圖1可知，第一方用于擁有數(shù)據(jù)v1和v2，第二方擁有數(shù)據(jù)v3和v4，需要執(zhí)行的計(jì)算邏輯如下：第一方計(jì)算m1＝v1+v2，第二方計(jì)算m2＝v3*v4，第一方計(jì)算m3＝m1*m2，第二方計(jì)算r＝v4+m3，其中r為輸出。

4、mpc的多個(gè)參與方處于同一tensorflow集群下，共享同一計(jì)算圖會(huì)帶來以下問題：首先，由于多個(gè)參與方由于處于同一tensorflow集群下，任一參與方都可以向集群提交代碼。這使得惡意參與方可能通過提交惡意代碼，更改計(jì)算圖，進(jìn)而可能更改模型訓(xùn)練流程、操作其他參與方機(jī)器等。其次，由于多個(gè)參與方共享同一張計(jì)算圖，由單控制器進(jìn)行計(jì)算控制，任一一個(gè)參與方發(fā)起計(jì)算任務(wù)，其他參與方都必須參與。這樣使得每個(gè)參與方對于是否參與計(jì)算、何時(shí)參與訓(xùn)練沒有控制權(quán)。

5、可見，現(xiàn)有技術(shù)中的方案中，參與方容易被共享同一張計(jì)算圖的參與方攻擊，同時(shí)參與方對自身的計(jì)算和數(shù)據(jù)沒有控制權(quán)，有較大的安全風(fēng)險(xiǎn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本說明書的目的在于提供一種多方計(jì)算方法、裝置、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品和計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括：

2、本說明書第一方面提供一種多方計(jì)算方法，所述多方包括第一方和第二方，所述方法由所述第一方執(zhí)行，包括：

3、獲取第一計(jì)算圖；所述第一計(jì)算圖包括與所述第一方對應(yīng)的至少一個(gè)第一計(jì)算節(jié)點(diǎn)和與所述第二方對應(yīng)的至少一個(gè)第二計(jì)算節(jié)點(diǎn)；

4、對所述第一計(jì)算圖進(jìn)行拆分，得到第二計(jì)算圖；所述第二計(jì)算圖中包括所述至少一個(gè)第一計(jì)算節(jié)點(diǎn)和至少一個(gè)交互節(jié)點(diǎn)，所述交互節(jié)點(diǎn)對應(yīng)于所述至少一個(gè)第二計(jì)算節(jié)點(diǎn)中的與任一所述第一計(jì)算節(jié)點(diǎn)存在交互的計(jì)算節(jié)點(diǎn)；

5、在所述交互節(jié)點(diǎn)與該交互節(jié)點(diǎn)相連的第一計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間增加通信節(jié)點(diǎn)，得到第三計(jì)算圖；

6、運(yùn)行所述第三計(jì)算圖中的第一計(jì)算節(jié)點(diǎn)和所述通信節(jié)點(diǎn)。

7、本說明書第二方面提供一種多方計(jì)算裝置，所述多方包括第一方和第二方，所述裝置應(yīng)用于所述第一方，包括：

8、計(jì)算圖獲取模塊，用于獲取第一計(jì)算圖；所述第一計(jì)算圖包括與所述第一方對應(yīng)的至少一個(gè)第一計(jì)算節(jié)點(diǎn)和與所述第二方對應(yīng)的至少一個(gè)第二計(jì)算節(jié)點(diǎn)；

9、計(jì)算圖拆分模塊，用于對所述第一計(jì)算圖進(jìn)行拆分，得到第二計(jì)算圖；所述第二計(jì)算圖中包括所述至少一個(gè)第一計(jì)算節(jié)點(diǎn)和至少一個(gè)交互節(jié)點(diǎn)，所述交互節(jié)點(diǎn)對應(yīng)于所述至少一個(gè)第二計(jì)算節(jié)點(diǎn)中的與任一所述第一計(jì)算節(jié)點(diǎn)存在交互的計(jì)算節(jié)點(diǎn)；

10、通信節(jié)點(diǎn)增加模塊，用于在所述交互節(jié)點(diǎn)與該交互節(jié)點(diǎn)相連的第一計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間增加通信節(jié)點(diǎn)，得到第三計(jì)算圖；

11、計(jì)算圖運(yùn)行模塊，用于運(yùn)行所述第三計(jì)算圖中的第一計(jì)算節(jié)點(diǎn)和所述通信節(jié)點(diǎn)。

12、本說明書第三方面提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，當(dāng)所述計(jì)算機(jī)程序在計(jì)算機(jī)中執(zhí)行時(shí)，令計(jì)算機(jī)執(zhí)行如本說明書實(shí)施例第一方面所述多方計(jì)算方法。

13、本說明書第四方面提供一種計(jì)算設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有可執(zhí)行代碼，所述處理器執(zhí)行所述可執(zhí)行代碼時(shí)，實(shí)現(xiàn)如本說明書實(shí)施例第一方面所述多方計(jì)算方法。

14、本說明書第五方面提供一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序/指令，該計(jì)算機(jī)程序/指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如本說明書實(shí)施例第一方面所述多方計(jì)算方法的步驟。

15、本說明書提供了一種多方計(jì)算方法，該方法涉及第一方和第二方，第一方執(zhí)行以下方法：獲取第一計(jì)算圖，第一計(jì)算圖是多方在共享一張計(jì)算圖的情況下所用的計(jì)算圖。再對第一計(jì)算圖進(jìn)行拆分得到第二計(jì)算圖，第二計(jì)算圖中只包括了第一方對應(yīng)的第一計(jì)算節(jié)點(diǎn)和交互節(jié)點(diǎn)，交互節(jié)點(diǎn)對應(yīng)于第二方的第二計(jì)算節(jié)點(diǎn)中與第一計(jì)算節(jié)點(diǎn)存在交互的節(jié)點(diǎn)。在交互節(jié)點(diǎn)和第二計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間增加通信節(jié)點(diǎn)，得到第三計(jì)算圖。再運(yùn)行第三計(jì)算圖中的第一計(jì)算節(jié)點(diǎn)和通信節(jié)點(diǎn)，完成多方計(jì)算。

16、可見，本說明書提出了一種多個(gè)參與方進(jìn)行多方計(jì)算的解決方法，通過將多個(gè)參與方共享的計(jì)算圖拆分為與各個(gè)參與方分別對應(yīng)的子計(jì)算圖，并且各個(gè)參與方分別運(yùn)行各自的子計(jì)算圖而參與多方計(jì)算。多個(gè)參與方不再需要處于同一個(gè)tensorflow集群中，惡意參與方無法在tensorflow集群內(nèi)部通過上傳代碼來更改其他參與方的計(jì)算圖的計(jì)算邏輯，防止惡意參與方更改計(jì)算圖整體的運(yùn)算邏輯。此外，不同參與方在不同的tensorflow集群中，不同參與方可以通過自身的計(jì)算圖掌握對是否進(jìn)行計(jì)算、何時(shí)進(jìn)行計(jì)算的控制。

技術(shù)特征：

1.一種多方計(jì)算方法，所述多方包括第一方和第二方，所述方法由所述第一方執(zhí)行，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述運(yùn)行所述第三計(jì)算圖中的第一計(jì)算節(jié)點(diǎn)和所述通信節(jié)點(diǎn)包括：在所述第一方的tensorflow集群中運(yùn)行所述第三計(jì)算圖中的第一計(jì)算節(jié)點(diǎn)和所述通信節(jié)點(diǎn)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述第一方和所述第二方屬于不同的tensorflow集群，所述第一方和第二方之間通過推送push方式進(jìn)行通信。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中，所述在所述交互節(jié)點(diǎn)與該交互節(jié)點(diǎn)相連的第一計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間增加通信節(jié)點(diǎn)，得到第三計(jì)算圖，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其中，所述運(yùn)行所述第三計(jì)算圖中的第一計(jì)算節(jié)點(diǎn)和所述通信節(jié)點(diǎn)，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其中，所述運(yùn)行所述第三計(jì)算圖中的第一計(jì)算節(jié)點(diǎn)和所述通信節(jié)點(diǎn)，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其中，所述運(yùn)行所述第三計(jì)算圖中的第一計(jì)算節(jié)點(diǎn)和所述通信節(jié)點(diǎn)，包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述對所述第一計(jì)算圖進(jìn)行拆分，得到第二計(jì)算圖，包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述運(yùn)行所述第三計(jì)算圖中的第一計(jì)算節(jié)點(diǎn)和所述通信節(jié)點(diǎn)，包括：運(yùn)行所述第三計(jì)算圖中的第一計(jì)算節(jié)點(diǎn)和所述通信節(jié)點(diǎn)，以與所述第二方共同進(jìn)行對機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練或使用。

10.一種多方計(jì)算裝置，所述多方包括第一方和第二方，所述裝置應(yīng)用于所述第一方，包括：

11.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序/指令，該計(jì)算機(jī)程序/指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-9中任一項(xiàng)所述多方計(jì)算方法的步驟。

12.一種計(jì)算設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有可執(zhí)行代碼，所述處理器執(zhí)行所述可執(zhí)行代碼時(shí)，實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-9中任一項(xiàng)所述的多方計(jì)算方法。

技術(shù)總結(jié)
一種多方計(jì)算方法，該方法涉及第一方和第二方，第一方執(zhí)行以下方法：獲取第一計(jì)算圖，第一計(jì)算圖是多方在共享一張計(jì)算圖的情況下所用的計(jì)算圖。再對第一計(jì)算圖進(jìn)行拆分得到第二計(jì)算圖，第二計(jì)算圖中只包括了第一方對應(yīng)的第一計(jì)算節(jié)點(diǎn)和交互節(jié)點(diǎn)，交互節(jié)點(diǎn)對應(yīng)于第二方的第二計(jì)算節(jié)點(diǎn)中與第一計(jì)算節(jié)點(diǎn)存在交互的節(jié)點(diǎn)。在交互節(jié)點(diǎn)和第二計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間增加通信節(jié)點(diǎn)，得到第三計(jì)算圖。再運(yùn)行第三計(jì)算圖中的第一計(jì)算節(jié)點(diǎn)和通信節(jié)點(diǎn)，完成多方計(jì)算。不同參與方通過自身的計(jì)算圖掌握對是否進(jìn)行計(jì)算、何時(shí)進(jìn)行計(jì)算的控制。而且不同參與方之間計(jì)算圖隔離，惡意參與方無法通過上傳代碼來更改其他參與方的計(jì)算圖的計(jì)算邏輯。

技術(shù)研發(fā)人員：馬昱肖
受保護(hù)的技術(shù)使用者：螞蟻區(qū)塊鏈科技（上海）有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9