本申请涉及人工智能技术领域，具体涉及深度学习、数据处理、多方计算技术领域，尤其涉及数据的处理方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。
背景技术：
多方机器学习是由多个参与方利用各自的数据、资源，联合进行机器学习训练，获得共享模型。相比于各方只利用自己的数据进行训练，多方机器学习由于训练数据规模更大，往往能够获得更加精确的模型。而安全多方机器学习关注各参与方的数据隐私安全，要求各参与方的数据隐私在学习过程中不泄露给其他实体。安全多方及其学习中，常常使用安全多方计算(securemulti-partycomputing，mpc)技术来保护安全学习中各参与方的数据隐私。
安全多方计算协议由两方或者多方共同参与，在不泄露参与方的数据隐私的前提下，完成相应函数的计算。目前，安全多方计算协议基本都能够实现基础运算，如加、减、乘、除。
技术实现要素：
本申请实施例提出了一种数据的处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
第一方面，本申请实施例提出了一种数据的处理方法，包括：获取基于多方安全计算协议传入的密文数据；其中，该密文数据经多方安全协议对应的加密算法加密得到；将该多方安全计算协议中包含的以除法运算为核心的旧运算方式更新为以加、减以及乘法中至少一项构成的新运算方式，得到新多方安全计算协议；按该新多方安全计算协议对该密文数据进行处理，并返回处理结果。
第二方面，本申请实施例提出了一种数据的处理装置，包括：密文数据获取单元，被配置成获取基于多方安全计算协议传入的密文数据；其中，该密文数据经多方安全计算协议对应的加密算法加密得到；计算协议更新单元，被配置成将该多方安全计算协议中包含的以除法运算为核心的旧运算方式更新为以加、减以及乘法中至少一项构成的新运算方式，得到新多方安全计算协议；数据处理单元，被配置成按该新多方安全计算协议对该密文数据进行处理，并返回处理结果。
第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，该指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器执行时能够实现如第一方面中任一实现方式描述的数据的处理方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，该计算机指令用于使计算机执行时能够实现如第一方面中任一实现方式描述的数据的处理方法。
第五方面，本申请实施例提供了一种包括计算机程序的计算机程序产品，该计算机程序在被处理器执行时能够实现如第一方面中任一实现方式描述的数据的处理方法。
本申请实施例提供的数据的处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，在获取基于多方安全计算协议传入的经安全多方计算协议对应的加密算法得到的密文数据后，将该多方安全计算协议中包含的以除法运算为核心的旧运算方式更新为以加、减以及乘法中至少一项构成的新运算方式，得到新多方安全计算协议，然后按该新多方安全计算协议对该密文数据进行处理，并返回处理结果。
本申请将原多方安全计算协议中包含的以除法运算为核心的、相比于加、减、乘需要更多的计算资源的复杂运算更新为基于其他运算构成的新运算方式，后续通过该新运算方式对密文数据进行处理，以达到简化运算、提高数据处理能力的效果。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1是本申请可以应用于其中的示例性系统架构；
图2为本申请实施例提供的一种数据的处理方法的流程图；
图3为本申请实施例提供的另一种数据的处理方法的流程图；
图4为本申请实施例提供的在一应用场景下的数据的处理方法的流程示意图；
图5为本申请实施例提供的一种数据的处理装置的结构框图；
图6为本申请实施例提供的一种适用于执行数据的处理方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
图1示出了可以应用本申请的数据的处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质的实施例的示例性系统架构100。
如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101和102，第一方服务器103和第二方服务器104，以及用于终端设备、服务器之间相互通信的网络105。网络105用以为终端设备与终端设备、终端设备与服务器以及服务器之间提供通信链路的介质。网络105可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备101和102通过网络105与第一方服务器103和第二方服务器104进行交互，以发送原始数据、接收处理结果等。对应的，第一方服务器101或第二方服务器102在接收到用户使用的终端设备发来的待处理数据后，经由本地基于多方安全计算协议对应的加密算法进行加密，以得到对应的密文数据。
在第一方服务器103、第二方服务器104中得到密文数据后，将本地的密文数据发送至另一方服务器，以实现同步的基于多方安全计算协议的协同运算，示例性的，在第一方服务器103获取到密文数据后，将给密文数据发送给第二方服务器104，并接收第二方服务器104发送的由第二方服务器104传入的密文数据，然后第一方服务器103和第二方服务器104同步的执行本申请中的数据的处理方法，以完成对数据的处理。
第一方服务器103、第二方服务器104上可以安装有各种用于实现两者之间进行信息通讯、多方安全计算的应用，例如多方机器学习类应用、云数据处理类应用、协同处理类应用等。
终端设备101和102，以及第一方服务器103和第二方服务器104可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101和102为硬件时，可以是具有显示屏的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等；当终端设备101和102为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中，其可以实现成多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块，在此不做具体限定。当第一方服务器101、第二方服务器102、第三方服务器103为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器；服务器为软件时，可以实现成多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块，在此不做具体限定。
第一方服务器103、第二方服务器104通过内置的各种应用可以提供各种服务，以可以提供多方机器学习的多方机器学习类应用为例，第一方服务器103在运行多方机器学习类应用时可实现如下效果：首先，通过网络105从第二方服务器104中获取基于多方安全计算协议传入的密文数据；然后，第一方服务器103将该多方安全计算协议中包含的以除法运算为核心的旧运算方式更新为以加、减以及乘法中至少一项构成的新运算方式，得到新多方安全计算协议；最后，第一方服务器103根据该新多方安全计算协议对密文数据进行处理，并返回处理结果。
需要指出的是，基于多方安全计算协议传入的密文数据除可以从第一方服务器103、第二方服务器104通过网络105获取到之外，也可以通过各种方式预先存储在第一方服务器103、第二方服务器104本地。因此，当第一方服务器103、第二方服务器104检测到本地已经存储有这些数据时(例如开始处理之前留存的密文数据)，可选择直接从本地获取这些数据。
但同时也需要指出的是，在终端设备101和102也具有满足要求的运算能力和运算资源时，终端设备101和102也可以作为数据的处理方法的执行主体，通过其上安装的多方机器学习类应用，作为其他终端设备的数据的处理设备，以完成上述本交由第一方服务器103、第二方服务器104做的各项运算，进而输出与第一方服务器103、第二方服务器104同样的结果，相应的，数据的处理装置也可以设置于终端设备101和102中。
应该理解，图1中的网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的网络和服务器。
请参考图2，图2为本申请实施例提供的一种数据的处理方法的流程图，其中流程200包括以下步骤：
步骤201，获取基于多方安全计算协议传入的密文数据。
在本实施例中，数据的处理方法的执行主体(例如图1所示的第一方服务器103、第二方服务器104)获取到基于多方安全计算协议传入的密文数据，其中，该密文数据经安全多方计算协议对应的加密算法加密得到。
需要指出的是，基于多方安全计算协议传入的密文数据可以由上述执行主体直接从本地的存储设备获取，也可以从非本地的存储设备中获取。本地的存储设备可以是设置在上述执行主体内的一个数据存储模块，例如服务器硬盘，在此种情况下，两张原始图片和其排序信息可以在本地快速读取到；非本地的存储设备还可以为其它任何被设置用于存储数据的电子设备，例如一些用户终端等，在此情况下，上述执行主体可以通过向该电子设备发送获取命令来获取所需的基于多方安全计算协议传入的密文数据。
步骤202，将多方安全计算协议中包含的以除法运算为核心的旧运算方式更新为以加、减以及乘法中至少一项构成的新运算方式，得到新多方安全计算协议。
在本实施例中，多方安全计算协议指的是基于多方安全计算技术生成的计算协议，多方安全计算协议中采用了很多基础的算子函数，构成这些算子函数的最简计算逻辑包括加、减、乘运算，通常通过这些最简计算逻辑的相互组合、联合使用后实现更为高级的算法，在此前提下，本领域内公知的在多方安全计算中，现有的多方安全计算协议中的算法对于除法的运算能力较弱，因此可以通过由加、减、乘计算逻辑进行的其他运算对多方安全计算协议中涉及到除法运算、以除法运算为核心的旧运算方式进行等效替代后，生成新多方安全计算协议。
步骤203，按新多方安全计算协议对密文数据进行处理，并返回处理结果。
在本实施例中，在上述步骤202中生成了新多方安全计算协议后，根据该新多方安全计算协议对密文数据进行相应处理，得到对应的处理结果后返回至密文数据的传入方。
应当理解的是，在实践中在执行多方安全计算时，密文数据的传入方可能期望将处理结果返回至其他目的地，或存在多个密文数据传入方，本次的数据处理工作是联合了多个密文数据的内容进行联合处理后的内容，对应的上述执行主体可以将处理结果全部返回至多个不同的密文数据的传入方或按密文数据传入方的指示返回至期望目的地。
本申请实施例提供的数据的处理方法，将原多方安全计算协议中包含的以除法运算为核心的、相比于加、减、乘需要更多的计算资源的复杂运算更新为基于其他运算构成的新运算方式，后续通过该新运算方式对密文数据进行处理，以达到简化运算、提高数据处理能力的效果。
在结合实践中的数据分析后发现，现有技术中以除法运算为合计的旧运算方式中，使用频率较高的运算包括平方根倒数运算、激活函数softmax运算和激活函数sigmoid运算中，因此为了进一步的提升对于运算方式的更新效率，可以预先确定期望更新的旧运算方式，以便于预先确定对应的算法对该部分就运算方式进行替代，达到更好的更新效果，在本实施例的一些可选实现方式中，旧运算方式包括平方根倒数运算、激活函数softmax运算和激活函数sigmoid运算中的至少一种。
在本实施例的一些可选实现方式中，当旧运算方式为平方根倒数运算时，该更新过程具体包括：
确定小于目标计算结果的初始值x0；其中，目标结果为原始值x经过平方根倒数计算的得到的结果
通过预先确定的迭代式
将xn作为该目标计算结果
通过上述运算可以基于牛顿迭代法的思想，通过简易运算的多次迭代近似的达到复杂运算的效果，基于机器运算的特性快速、近似的确定
应当理解的是，在不确定预设迭代次数时，也可以相应的设置在本次计算的结果与上次计算结果的差异小于预设阈值条件时结束迭代，将本次迭代的结果确定为xn。
在本实施例的一些可选实现方式中，当旧运算方式为激活函数softmax运算时，根据激活函数softmax的定义，对于向量x＝(x0,x1,…,xk)，激活函数
对于指数相关的运算，采用定义式
通过上述新运算方式可以对旧运算方式中涉及到的激活函数运算进行更新，以较为简单的运算逻辑实现激活函数的运算，提高数据处理的效率。
此外，安全多方计算协议中还经常涉及激活函数sigmoid运算，激活函数sigmoid是一个在生物学中常见的s型函数，也称为s型生长曲线。在信息科学中，由于其单增以及反函数单增等性质，sigmoid函数常被用作神经网络的激活函数，此外sigmoid函数也叫logistic函数，用于隐层神经元输出，取值范围为(0,1)，它可以将一个实数映射到(0,1)的区间，可以用来做二分类。
为了将激活函数sigmoid运算更新至以加、减以及乘法中至少一项构成的新运算方式，达到降低运算性能开销的目的，在本实施例的一些可选实现方式中，当旧运算方式为激活函数sigmoid运算时，根据激活函数sigmoid运算的定义
此外，还可以通过更加高效的分段多项式的方式来实现近似，既如下分段多项式近似：
首先对x进行安全多方计算进行比较运算，得到其区间位置结果is_less,is_gt,is_between，然后执行运算out＝10-4·is_less+(0.17x+0.5)·is_between+0.9999·is_gt，以得到的结果近似
应当理解的是，在此计算过程中is_less,is_gt,is_between这些结果是密文数据结果，不会泄露数据隐私。
请参考图3，图3为本申请实施例提供的另一种数据的处理方法的流程图，其中流程300包括以下步骤：
步骤301，获取基于多方安全计算协议传入的密文数据。
步骤302，响应于确定传入基于相同的多方安全计算协议的不同运算的多个密文数据，将不同运算进行整合，生成目标多方安全计算协议。
在本实施例中，可以预先设置检测时间，在该段检测时间内确定传入基于相同多方安全计算协议的不同运算的多个密文数据后，确定多个密文数据对应的运算，并对运算进行整合，以生成目标多方安全计算协议，以实现可根据该目标多方安全计算协议对获取到的多个密文数据进行整体的处理。
其中，基于相同多方安全计算协议不同运算的多个密文数据可以由相同的终端设备发送，也可以由不同的终端设备进行发送，以实现例如单方多文件分散化处理，进一步加强数据的隐私性的目的，或实现例如多方协同处理，以通过其他用户提供的处理数据来进一步完善数据处理样本，提升数据处理质量的目的。
应当理解的是，在设置检测时间之外，还可以根据不同的需求设置有不同的目标多方安全计算协议的生成触发条件，例如可以在设置上述执行主体持续获取密文数据直至在获取到的密文数据的数量满足预设数量要求，或发送密文数据的不同客户端的数量满足预设要求时执行生成目标多方安全计算协议的操作。
步骤303，将目标多方安全计算协议中包含的以除法运算为核心的旧运算方式更新为以加、减以及乘法中至少一项构成的新运算方式，得到新多方安全计算协议。
步骤304，按新多方安全计算协议对密文数据进行处理，并返回处理结果。
以上步骤301、303和304与如图2所示的步骤201-203一致，相同部分内容请参见上一实施例的相应部分，此处不再进行赘述。
本实施例提供的数据的处理方法，在上述图2所示实施例的基础上，进一步的可以支持对获取到的基于相同多方安全计算协议中包括的不同运算的多个密文数据进行协同处理的目的，可以在满足更多的用户需求的同时，进一步提升多个密文数据的处理效率。
为加深理解，本申请还结合一个具体应用场景，给出了一种具体的实现方案，请参见如图4所示的流程400。
为方便理解该数据的处理方法的具体过程，以密文数据对应的明文内容进行相应说明，以更好的理解数据的处理结果的质量。,
步骤401，从客户端处获取基于多方安全计算协议传入的密文数据。
示例性的，该密文数据对应的明文数据为数字9，希望基于多方安全计算协议中求得数字9的平方根倒数。
步骤402，响应于该多方安全计算协议中包含的以除法运算为核心的旧运算方式(即平方根倒数运算)更新为以加、减以及乘法中至少一项构成的新运算方式，得到新多方安全计算协议。
步骤403，按该新多方安全计算协议对该密文数据进行处理。
具体的，确定小于目标计算结果的初始值
通过预先确定的迭代式
第二次迭代的过程为：
响应于确定本次迭代的代入值为0.33266，本次的计算结果为0.33267，两者比较，相差的数值满足预先阈值条件，确定的运算最终的处理结果xn＝0.33267，并将该xn作为该目标计算结果
步骤404，将该处理结果返回至传入该密文数据的客户端。
进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了一种数据的处理装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图5所示，本实施例的数据的处理装置500可以包括：密文数据获取单元501、计算协议更新单元502、数据处理单元503。其中，待密文数据获取单元501，被配置成获取基于多方安全计算协议传入的密文数据，其中，该密文数据经安全多方计算协议对应的加密算法加密得到；计算协议更新单元502，被配置成将该多方安全计算协议中包含的以除法运算为核心的旧运算方式更新为以加、减以及乘法中至少一项构成的新运算方式，得到新多方安全计算协议；数据处理单元503，被配置成按该新多方安全计算协议对该密文数据进行处理，并返回处理结果。
在本实施例中，数据的处理装置500中：密文数据获取单元501、计算协议更新单元502、数据处理单元503的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图2对应实施例中的步骤201-203的相关说明，在此不再赘述。
在本实施例的一些可选实现方式中，旧运算方式包括：平方根倒数运算、激活函数softmax和激活函数sigmoid运算中的至少一种。
在本实施例的一些可选实现方式中，计算协议更新单元502中包括：平方根倒数运算更新子单元，被配置成确定小于目标计算结果的初始值x0；其中，该目标结果为原始值x经过平方根倒数计算的得到的结果
在本实施例的一些可选实现方式中，计算协议更新单元502中包括：第一激活函数运算更新子单元，被配置成确定该激活函数softmax运算中包括的指数运算，采用定义式
在本实施例的一些可选实现方式中，计算协议更新单元502中包括：第二激活函数运算更新子单元，被配置成根据原始值x与由第一阈值条件和第二阈值条件确定的筛选范围的关系，确定与该原始值x对应的计算方式；其中，第一阈值条件小于第二阈值条件；响应于该原始值x小于该第一阈值条件，则将该激活函数sigmoid运算的目标计算结果确定为10-4；响应于该原始值x大于等于该第一阈值条件并小于等于该第二阈值条件，则将该激活函数sigmoid运算的目标计算结果确定为0.17·x+0.5；响应于该原始值x大于该第二阈值条件，则将该激活函数sigmoid运算的目标计算结果确定为0.9999。
在本实施例的一些可选实现方式中，该数据的处理装置500中还包括：密文数据整合单元，被配置成响应于确定传入基于相同多方安全计算协议的不同运算的多个密文数据，将不同运算进行整合，生成目标多方安全计算协议；以及该计算协议更新单元进一步被配置成，将该目标多方安全计算协议中包含的以除法运算为核心的旧运算方式更新为以加、减以及乘法中至少一项构成的新运算方式，得到新多方安全计算协议。
本实施例作为对应于上述方法实施例的装置实施例存在，本实施例提供的数据的处理装置将原多方安全计算协议中包含的以除法运算为核心的、相比于加、减、乘需要更多的计算资源的复杂运算更新为基于其他运算构成的新运算方式，后续通过该新运算方式对密文数据进行处理，以达到简化运算、提高数据处理能力的效果。
根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备、一种计算机可读存储介质和一种计算机程序产品。
图6示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备600的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
如图6所示，设备600包括计算单元601，其可以根据存储在只读存储器(rom)602中的计算机程序或者从存储单元608加载到随机访问存储器(ram)603中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram603中，还可存储设备600操作所需的各种程序和数据。计算单元601、rom602以及ram603通过总线604彼此相连。输入/输出(i/o)接口605也连接至总线604。
设备600中的多个部件连接至i/o接口605，包括：输入单元606，例如键盘、鼠标等；输出单元607，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元608，例如磁盘、光盘等；以及通信单元609，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元609允许设备600通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元601可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元601的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元601执行上文所描述的各个方法和处理，例如数据处理的方法。例如，在一些实施例中，数据处理的方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元608。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom602和/或通信单元609而被载入和/或安装到设备600上。当计算机程序加载到ram603并由计算单元601执行时，可以执行上文描述的数据处理的方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元601可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行数据处理的方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、负载可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决传统物理主机与虚拟专用服务器(vps，virtualprivateserver)服务中存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
根据本申请实施例的技术方案，将原多方安全计算协议中包含的以除法运算为核心的、相比于加、减、乘需要更多的计算资源的复杂运算更新为基于其他运算构成的新运算方式，后续通过该新运算方式对密文数据进行处理，以达到简化运算、提高数据处理能力的效果。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替代和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。
1.一种数据的处理方法，包括：
获取基于多方安全计算协议传入的密文数据；其中，所述密文数据经所述多方安全计算协议对应的加密算法加密得到；
将所述多方安全计算协议中包含的以除法运算为核心的旧运算方式更新为以加、减以及乘法中至少一项构成的新运算方式，得到新多方安全计算协议；
按所述新多方安全计算协议对所述密文数据进行处理，并返回处理结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述旧运算方式包括：
平方根倒数运算、激活函数softmax运算和激活函数sigmoid运算中的至少一种。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，当所述旧运算方式具体为所述平方根倒数运算时，将所述平方根倒数运算更新为以加、减以及乘法中至少一项构成的新运算方式，包括：
确定小于目标计算结果的初始值x0；其中，所述目标结果为原始值x经过平方根倒数计算的得到的结果
通过预先确定的迭代式
将所述xn作为所述目标计算结果
4.根据权利要求2所述的方法，其中，当所述旧运算方式具体为所述激活函数softmax运算时，将所述激活函数运算更新为以加、减以及乘法中至少一项构成的新运算方式，包括：
确定所述激活函数softmax运算中包括的指数运算，采用定义式
5.根据权利要求2所述的方法，其中，当所述旧运算方式具体为所述激活函数sigmoid运算时，将所述激活函数sigmoid运算更新为以加、减以及乘法中至少一项构成的新运算方式，包括：
根据原始值x与由第一阈值条件和第二阈值条件确定的筛选范围的关系，确定与所述原始值x对应的计算方式；其中，第一阈值条件小于第二阈值条件；
响应于所述原始值x小于所述第一阈值条件，则将所述激活函数sigmoid运算的目标计算结果确定为10-4；
响应于所述原始值x大于等于所述第一阈值条件并小于等于所述第二阈值条件，则将所述激活函数sigmoid运算的目标计算结果确定为0.17·x+0.5；
响应于所述原始值x大于所述第二阈值条件，则将所述激活函数sigmoid运算的目标计算结果确定为0.9999。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，还包括：
响应于确定传入基于相同多方安全计算协议的不同运算的多个密文数据，将所述不同运算进行整合，生成目标多方安全计算协议；以及
将所述多方安全计算协议中包含的以除法运算为核心的旧运算方式更新为以加、减以及乘法中至少一项构成的新运算方式，得到新多方安全计算协议，包括：
将所述目标多方安全计算协议中包含的以除法运算为核心的旧运算方式更新为以加、减以及乘法中至少一项构成的新运算方式，得到新多方安全计算协议。
7.一种数据的处理装置，包括：
密文数据获取单元，被配置成获取基于多方安全计算协议传入的密文数据；其中，所述密文数据经所述多方安全计算协议对应的加密算法加密得到；
计算协议更新单元，被配置成将所述多方安全计算协议中包含的以除法运算为核心的旧运算方式更新为以加、减以及乘法中至少一项构成的新运算方式，得到新多方安全计算协议；
数据处理单元，被配置成按所述新多方安全计算协议对所述密文数据进行处理，并返回处理结果。
8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述旧运算方式包括：
平方根倒数运算、激活函数softmax运算和激活函数sigmoid运算中的至少一种。
9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述计算协议更新单元中包括：
平方根倒数运算更新子单元，被配置成确定小于目标计算结果的初始值x0；其中，所述目标结果为原始值x经过平方根倒数计算的得到的结果
通过预先确定的迭代式
将所述xn作为所述目标计算结果
10.根据权利要求8所述的装置，其中，所述计算协议更新单元中包括：
第一激活函数运算更新子单元，被配置成确定所述激活函数softmax运算中包括的指数运算，采用定义式
11.根据权利要求8所述的装置，其中，所述计算协议更新单元中包括：
第二激活函数运算更新子单元，被配置成根据原始值x与由第一阈值条件和第二阈值条件确定的筛选范围的关系，确定与所述原始值x对应的计算方式；其中，第一阈值条件小于第二阈值条件；
响应于所述原始值x小于所述第一阈值条件，则将所述激活函数sigmoid运算的目标计算结果确定为10-4；
响应于所述原始值x大于等于所述第一阈值条件并小于等于所述第二阈值条件，则将所述激活函数sigmoid运算的目标计算结果确定为0.17·x+0.5；
响应于所述原始值x大于所述第二阈值条件，则将所述激活函数sigmoid运算的目标计算结果确定为0.9999。
12.根据权利要求7-10任一项所述的装置，还包括：
密文数据整合单元，被配置成响应于确定传入基于相同多方安全计算协议的不同运算的多个密文数据，将所述不同运算进行整合，生成目标多方安全计算协议；以及
所述计算协议更新单元进一步被配置成，将所述目标多方安全计算协议中包含的以除法运算为核心的旧运算方式更新为以加、减以及乘法中至少一项构成的新运算方式，得到新多方安全计算协议。
13.一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-6中任一项所述的数据的处理方法。
14.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-6中任一项所述的数据的处理方法。
15.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-6中任一项所述的数据的处理方法。
技术总结