技术特征：
1.一种人员流动性的安全预测方法，其特征是，所述方法包括：获取客户端所属用户的轨迹数据，并根据所述轨迹数据随机分成第一秘密共享数据；根据所述轨迹数据、服务器端传输的第二秘密共享数据以及可信第三方产生的第一随机数集合应用安全交互协议与所述服务器端交互进行预训练的人员流动性预测模型的推理，获取第一推理结果，其中所述第二秘密共享数据是所述服务器端对所述人员流动性预测模型的模型参数随机分成得到的；接收所述服务器端根据所述第一秘密共享数据、所述模型参数以及可信第三方产生的第二随机数集合对所述人员流动性预测模型进行交互推理获取的第二推理结果，并结合所述第一推理结果和所述第二推理结果获取预测结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征是，所述安全交互协议包括：乘法至加法转换协议、安全sigmoid协议、安全tanh协议、安全softmax协议以及安全重加协议的至少其中之一。3.如权利要求1所述的方法，其特征是，所述轨迹数据包括当前轨迹数据和历史轨迹数据，所述根据所述轨迹数据、服务器端传输的第二秘密共享数据以及所述第一随机数集合应用安全交互协议与所述服务器端交互进行预训练的人员流动性预测模型的推理，获取第一推理结果，包括：根据所述当前轨迹数据、所述第二秘密共享数据以及所述第一随机数集合应用安全交互协议与所述服务器端交互进行门控循环单元的推理，得到第一门控输出，同时在所述服务器端获得第二门控输出；根据所述历史轨迹数据、所述第一门控输出、所述服务器端秘密共享的所述第二门控输出、所述第二秘密共享数据以及所述第一随机数集合应用安全交互协议与所述服务器端交互进行历史注意模块的推理，得到第一归一化输出，同时在所述服务器端获得第二归一化输出；根据所述第一门控输出、所述第一归一化输出、所述服务器端秘密共享的所述第二门控输出和所述第二归一化输出、所述第二秘密共享数据以及所述第一随机数集合应用安全交互协议与所述服务器端交互进行全连接层的处理，得到所述第一推理结果。4.如权利要求3所述的方法，其特征是，所述门控循环单元包括：重置门、更新门、候选状态输出以及更新方式，分别满足以下关系式：r
t
＝σ(w
ir
*x
t
+b
ir
+w
hr
*h
t-1
+b
hr
)，z
t
＝σ(w
iz
*z
t
+b
iz
+w
hz
*h
t-1
+b
hz
)，)，其中，w
ir
，b
ir
，w
hr
，b
hr
，w
iz
，b
iz
，w
hz
，b
hz
，w
in
，b
in
，w
hn
，b
hn
为模型参数，x
t
为第t个时间步的输入向量，h
t-1
为前一个时间步t-1保存的信息，r
t
为重置门的第t个时间步的输出，z
t
为更新门的第t个时间步的输出，n
t
表示第t个时间步的新的记忆内容，h
t
为第t个时间步保存的信息。5.一种人员流动性的安全预测方法，其特征是，所述方法包括：获取预训练的人员流动性预测模型的模型参数，并根据所述模型参数随机分成第二秘密共享数据；根据所述模型参数、客户端传输的第一秘密共享数据以及可信第三方产生的第二随机
数集合应用安全交互协议与所述客户端交互进行预训练的人员流动性预测模型的推理，获取第二推理结果，其中所述第一秘密共享数据是所述客户端对客户端所属用户的轨迹数据随机分成得到的；将所述第二推理结果传输至所述客户端，以便所述客户端结合交互推理过程中获取的第一推理结果与所述第二推理结果获取预测结果。6.如权利要求5所述的方法，其特征是，所述第一秘密共享数据包括当前轨迹共享数据和历史轨迹共享数据，所述根据所述模型参数、客户端传输的第一秘密共享数据以及可信第三方产生的第二随机数集合应用安全交互协议与所述客户端交互进行预训练的人员流动性预测模型的推理，获取第二推理结果，包括：根据所述当前轨迹共享数据、所述模型参数以及所述第二随机数集合应用安全交互协议与客户端交互进行门控循环单元的推理，得到第二门控输出，同时在所述客户端获得第一门控输出；根据所述历史轨迹共享数据、所述第二门控输出、所述客户端秘密共享的所述第一门控输出、所述模型参数以及所述第二随机数集合应用安全交互协议与所述客户端交互进行历史注意模块的推理，得到第二归一化输出，同时在所述客户端获得第一归一化输出；根据所述第二门控输出、所述第二归一化输出、所述客户端秘密共享的所述第一门控输出和所述第一归一化输出、所述模型参数以及所述第二随机数集合应用安全交互协议与所述客户端交互进行全连接层的处理，得到所述第二推理结果。7.一种客户端设备，其特征是，所述客户端设备包括：第一数据获取单元，用于获取客户端所属用户的轨迹数据，并根据所述轨迹数据随机分成第一秘密共享数据；第一预测单元，用于根据所述轨迹数据、服务器端传输的第二秘密共享数据以及可信第三方产生的第一随机数集合应用安全交互协议与所述服务器端交互进行预训练的人员流动性预测模型的推理，获取第一推理结果，其中所述第二秘密共享数据是所述服务器端对所述人员流动性预测模型的模型参数随机分成得到的；结果获取单元，用于接收所述服务器端根据所述第一秘密共享数据、所述模型参数以及可信第三方产生的第二随机数集合对所述人员流动性预测模型进行交互推理获取的第二推理结果，并结合所述第一推理结果和所述第二推理结果获取预测结果。8.一种服务器，其特征是，所述服务器包括：第二数据获取单元，用于获取预训练的人员流动性预测模型的模型参数，并根据所述模型参数随机分成第二秘密共享数据；第二预测单元，用于根据所述模型参数、客户端传输的第一秘密共享数据以及可信第三方产生的第二随机数集合应用安全交互协议与所述客户端交互进行预训练的人员流动性预测模型的推理，获取第二推理结果，其中所述第一秘密共享数据是所述客户端对客户端所属用户的轨迹数据随机分成得到的；数据发送单元，用于将所述第二推理结果传输至所述客户端，以便所述客户端结合交互推理过程中获取的第一推理结果与所述第二推理结果获取预测结果。9.一种人员流动性的安全预测系统，其特征是，所述系统包括：可信第三方、如权利要求7中所述的客户端设备和如权利要求8所述的服务器。
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征是，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任意一项所述的方法。
技术总结
本发明提供一种人员流动性的安全预测方法、系统、客户端设备及服务器，方法包括：获取客户端所属用户的轨迹数据，根据轨迹数据随机分成第一秘密共享数据；根据轨迹数据、服务器端传输的对人员流动性预测模型的模型参数随机分成得到的第二秘密共享数据以及可信第三方产生的第一随机数集合应用安全交互协议与服务器端交互进行预训练的人员流动性预测模型的推理，获取第一推理结果；接收服务器端根据第一秘密共享数据、模型参数以及可信第三方产生的第二随机数集合对人员流动性预测模型进行交互推理获取的第二推理结果，结合第一推理结果和第二推理结果获取预测结果。本发明能够实现安全有效的预测，在保证准确率的同时，减小通信开销。减小通信开销。减小通信开销。
技术研发人员：柳林 付绍静 黄雪伦 罗玉川 王勇军 赵文涛 陈荣茂 施江勇
受保护的技术使用者：中国人民解放军国防科技大学
技术研发日：2022.03.25
技术公布日：2022/6/28