一种隐私保护的数据评估方法

本发明提供一种隐私保护的数据评估方法，使用带标签的FHIPE方案来加密卖家的数据，以确保每个卖家的密文数据都带有特定的任务标签l。这确保了即使云端和购物者勾结，带标签的加密数据也不会被用于训练其他模型。同时数据买家提供的模型数据也能够被隐藏起来。引入了可信第三方TTP来管理主密钥，而不是将其分发给数据购物者以进行加密，从而避免了对卖家宝贵的原始数据进行隐私推断。带标签的函数隐藏内积加密方案能够对数据评估时的用户模型进行隐私保护；同时利用标签机制，防止了敌手在不购买数据的情况下发动混合匹配攻击以训练自己的模型。整个数据评估系统较现有系统是更加安全可靠的。