垂直隐私保护机器学习中的多方安全数据对齐方法

本发明属于数据安全技术领域，具体为一种垂直隐私保护机器学习中的多方安全数据对齐方法。本发明的基本步骤由两个高效且可扩展的子协议组成：(1)一个多方隐私集合求交协议，用于安全地生成交集ID的秘密分享标志位；(2)一个安全多方特征对齐协议，基于第一个协议的输出，此协议通过安全混洗技术，移除冗余数据，使得各个参与方得到秘密分享的对齐数据集。本发明的优点在于：方法支持任意数量参与方，在无需可信辅助服务器，且抵抗n‑1方合谋的前提下(n为参与方数量)，保障参与方的ID数据和特征数据隐私，具备安全性和实用性，适用于垂直隐私保护机器学习的数据对齐任务。