一种业务数据处理方法及装置、存储介质及电子设备与流程

1.本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种业务数据处理方法及装置、存储介质及电子设备。


背景技术：

2.目前，为了提高用户的体验，通常会采集用户应用程序中的产生的数据，根据采集数据来进行服务优化，然而，在数据中包含用户的敏感数据的情况下，在数据传输过程中，容易导致用户的敏感数据泄露。


技术实现要素：

3.本发明所要解决的技术问题是提供一种业务数据处理方法，能够保护数据的安全，提高用户的应用体验。
4.本发明还提供了一种业务数据处理装置，用以保证上述方法在实际中的实现及应用。
5.一种业务数据处理方法，包括：
6.响应于数据处理指令，获取所述数据处理指令对应的目标应用程序产生的待统计事项的关联业务数据；
7.对所述关联业务数据进行处理，获得所述关联业务数据的原始向量；
8.对所述关联业务数据的原始向量进行差分隐私处理，获得目标向量；
9.将所述目标向量发往预设的服务端，使得所述服务端对目标向量进行校正，基于映射矩阵和所述校正后的目标向量获得所述待统计事项的数据统计结果；所述映射矩阵由所述待统计事项的各个候选业务数据的原始向量组成，所述数据统计结果用于优化所述目标应用程序。
10.上述的方法，可选的，所述获取所述数据处理指令对应的目标应用程序产生的待统计事项的关联业务数据，包括：
11.检测所述所述数据处理指令对应的目标应用程序是否具有用户设置的数据采集权限；
12.在所述目标应用程序具有所述数据采集权限的情况下，获取目标应用程序产生的待统计事项的关联业务数据。
13.上述的方法，可选的，所述获取所述数据处理指令对应的目标应用程序产生的待统计事项的关联业务数据，包括：
14.获取所述数据处理指令对应的目标应用程序产生的待统计事项的原始关联业务数据；
15.将所述原始关联业务数据中的用户隐私数据进行剔除，获得所述待统计事项的原始关联业务数据。
16.上述的方法，可选的，所述对所述关联业务数据进行处理，获得所述业务数据的原
始向量，包括：
17.应用预设的哈希函数组对所述关联业务数据进行计算，获得所述关联业务数据的哈希函数值；
18.根据所述哈希函数值以及预设的初始向量，生成所述关联业务数据的原始向量。
19.上述的方法，可选的，所述对所述关联业务数据的原始向量进行差分隐私处理，获得目标向量，包括：
20.利用预设的差分隐私随机响应算法，对所述关联业务数据的原始向量中的每一位进行翻转，获得目标向量。
21.一种业务数据处理装置，包括：
22.获取单元，用于响应于数据处理指令，获取所述数据处理指令对应的目标应用程序产生的待统计事项的关联业务数据；
23.第一处理单元，用于对所述关联业务数据进行处理，获得所述关联业务数据的原始向量；
24.第二处理单元，用于对所述关联业务数据的原始向量进行差分隐私处理，获得目标向量；
25.发送单元，用于将所述目标向量发往预设的服务端，使得所述服务端对目标向量进行校正，基于映射矩阵和所述校正后的目标向量获得所述待统计事项的数据统计结果；所述映射矩阵由所述待统计事项的各个候选业务数据的原始向量组成，所述数据统计结果用于优化所述目标应用程序。
26.上述的装置，可选的，所述获取单元，包括：
27.获取子单元，用于获取目标应用程序产生的待统计事项的原始关联业务数据；
28.处理子单元，用于将所述原始关联业务数据中的用户隐私数据进行剔除，获得所述待统计事项的原始关联业务数据。
29.上述的装置，可选的，所述第一处理单元，包括：
30.计算子单元，用于应用预设的哈希函数组对所述关联业务数据进行计算，获得所述关联业务数据的哈希函数值；
31.生成子单元，用于根据所述哈希函数值以及预设的初始向量，生成所述关联业务数据的原始向量。
32.一种存储介质，所述存储介质包括存储指令，其中，在所述指令运行时控制所述存储介质所在的设备执行如上述的业务数据处理方法。
33.一种电子设备，包括存储器，以及一个或者一个以上的指令，其中一个或一个以上指令存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行如上述的业务数据处理方法。
34.与现有技术相比，本发明包括以下优点：
35.本发明提供了一种业务数据处理方法及装置、存储介质及电子设备，该方法包括：响应于数据处理指令，获取所述数据处理指令对应的目标应用程序产生的待统计事项的关联业务数据；对所述关联业务数据进行处理，获得所述关联业务数据的原始向量；对所述关联业务数据的原始向量进行差分隐私处理，获得目标向量；将所述目标向量发往预设的服务端，使得所述服务端对目标向量进行校正，基于映射矩阵和所述校正后的目标向量获得
所述待统计事项的数据统计结果；所述映射矩阵由所述待统计事项的各个候选业务数据的原始向量组成，所述数据统计结果用于优化所述目标应用程序。能够保护数据的安全，提高用户的应用体验。
附图说明
36.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
37.图1为本发明提供的一种业务数据处理方法的方法流程图；
38.图2为本发明提供的一种获取业务数据处理指令对应的客户的交互视频过程的流程图；
39.图3为本发明提供的一种识别出客户的满意度的过程的流程图；
40.图4为本发明提供的一种业务数据处理装置的结构示意图；
41.图5为本发明提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
42.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
43.在本技术中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
44.本发明实施例提供了一种业务数据处理方法，该方法可以应用于电子设备，所述方法的方法流程图如图1所示，具体包括：
45.s101：响应于数据处理指令，获取所述数据处理指令对应的目标应用程序产生的待统计事项的关联业务数据；
46.在本实施例中，可以先接收数据处理指令，该数据处理指令可以是在检测到用户访问所述目标应用程序后生成的指令，响应于数据处理指令，获取目标应用程序产生的待统计事项的关联业务数据。
47.可选的，待统计事项可以是广告点击率统计事项、理财产品统计事项和满意度调查统计事项等其中至少一种；相应的，关联业务数据可以是广告点击数据、理财产品业务数据、满意度调查数据等。
48.s102：对所述关联业务数据进行处理，获得所述关联业务数据的原始向量。
49.在本实施例中，可以利用哈希函数组对关联业务数据进行计算，获得哈希计算结果，对哈希计算结果进行向量化，获得关联业务数据的原始向量。
50.在一些实施例中，可以先初始化布隆过滤器，利用布隆过滤器对关联业务数据进行处理，获得关联业务数据的原始向量。
51.s103：对所述关联业务数据的原始向量进行差分隐私处理，获得目标向量。
52.在本实施例中，可以应用预设的差分隐私随机响应算法对原始向量进行差分隐私处理，获得目标向量。
53.s104：将所述目标向量发往预设的服务端，使得所述服务端对目标向量进行校正，基于映射矩阵和所述校正后的目标向量获得所述待统计事项的数据统计结果；所述映射矩阵由所述待统计事项的各个候选业务数据的原始向量组成，所述数据统计结果用于优化所述目标应用程序。
54.在本实施例中，将目标向量发往服务端，服务端服务端对目标向量进行校正，获得关联业务数据的原始向量，可以基于映射矩阵和关联业务数据的原始向量，在各个候选业务数据中确定出关联业务数据的原始向量对应的目标业务数据，根据目标业务数据对待统计事项进行数据统计，其中，映射矩阵可以为k行，m列。其中，k表示候选评价数据的数量，m表示向量b的长度。
55.可选的，优化目标应用程序可以是优化目标应用程序的理财产品推荐、广告推荐以及目标应用程序的功能逻辑等其中至少一种。
56.应用本发明实施例提供的方法，能够保护用户数据的安全，提高用户的应用体验。
57.在本发明提供的一实施例中，基于上述的实施过程，具体的，所述获取所述数据处理指令对应的目标应用程序产生的待统计事项的关联业务数据，包括：
58.检测所述数据处理指令对应的目标应用程序是否具有用户设置的数据采集权限；
59.在所述目标应用程序具有所述数据采集权限的情况下，获取目标应用程序产生的待统计事项的关联业务数据。
60.在本实施例中，获取所述目标应用程序的配置文件，从配置文件中获取所述目标应用程序的权限配置状态，若所述权限配置状态为开启状态，则确定目标应用程序具有用户设置的数据采集权限；若权限配置状态为关闭状态，则确定目标应用程序不具有用户设置的数据采集权限；权限配置状态可以由用户设置预设的权限开关控件得到。
61.在本发明提供的一实施例中，基于上述的实施过程，具体的，所述获取所述数据处理指令对应的目标应用程序产生的待统计事项的关联业务数据，如图2所示，包括：
62.s201：获取所述数据处理指令对应的目标应用程序产生的待统计事项的原始关联业务数据。
63.在本实施例中，原始关联业务数据可以是用户访问应用程序后由应用程序采集到的与待统计事项相关联的数据，原始关联业务数据可以包括用户的业务数据、姓名、身份证号、时间戳和ip地址等用户隐私数据。
64.s202：将所述原始关联业务数据中的用户隐私数据进行剔除，获得所述待统计事项的原始关联业务数据。
65.在本实施例中，可以对原始关联业务数据进行检测，以确定出原始关联业务数据中包含的用户隐私数据，将原始关联业务数据中的用户隐私数据进行剔除，获得用户针对目标业务的关联业务数据，关联业务数据中不包含用户隐私数据。
66.在本发明提供的一实施例中，基于上述的实施过程，具体的，所述对所述关联业务
数据进行处理，获得所述业务数据的原始向量，如图3所示，可以包括：
67.s301：应用预设的哈希函数组对所述关联业务数据进行计算，获得所述关联业务数据的哈希函数值。
68.在本实施例中，该哈希函数组h可以为{h1,h2,
…
,hn}，可以从哈希函数组中选取其中一个哈希函数对关联业务数据进行计算，获得关联业务数据的哈希函数值。
69.s302：根据所述哈希函数值以及预设的初始向量，生成所述关联业务数据的原始向量。
70.在本实施例中，可以将哈希函数值赋值到该初始向量中，获得关联业务数据的原始向量，具体可以是，确定初始向量中与哈希函数值对应的目标数据位，将所述数据位设置为预设的第一数值；将初始向量中除所述目标数据位以外的数据位设置为预设的第二数值，第一数值和第二数值不同。
71.例如，哈希函数值可以为4，将初始向量中的第4位赋值为1，将初始向量的其他位置赋值为0，获得原始向量b。
72.在本发明提供的一实施例中，基于上述的实施过程，具体的，所述对所述关联业务数据的原始向量进行差分隐私处理，获得目标向量，包括：
73.利用预设的差分隐私随机响应算法，对所述关联业务数据的原始向量中的每一位进行翻转，获得目标向量。
74.在本实施例中，可以初始化差分隐私随机响应算法的相关参数f，f是可配置概率，用于控制隐私水平，一般设置为0.5(f越大越随机)，隐私保护预算为2ln((1-1/2f)/(1/2f))，对差分隐私随机响应算法的参数初始化完成后，基于参数已完成初始化的差分隐私随机响应算法对所述关联业务数据的原始向量中的每一位进行翻转，获得目标向量。具体如下：
[0075][0076]
其中，b'i为目标向量的第i位数，通过对原始向量b的每一位进行翻转，获得目标向量b'。
[0077]
与图1所述的方法相对应，本发明实施例还提供了一种业务数据处理装置，用于对图1中方法的具体实现，本发明实施例提供的业务数据处理装置可以应用于电子设备中，其结构示意图如图4所示，具体包括：
[0078]
获取单元401，用于响应于数据处理指令，获取所述数据处理指令对应的目标应用程序产生的待统计事项的关联业务数据；
[0079]
第一处理单元402，用于对所述关联业务数据进行处理，获得所述关联业务数据的原始向量；
[0080]
第二处理单元403，用于对所述关联业务数据的原始向量进行差分隐私处理，获得目标向量；
[0081]
发送单元404，用于将所述目标向量发往预设的服务端，使得所述服务端对目标向
量进行校正，基于映射矩阵和所述校正后的目标向量获得所述待统计事项的数据统计结果；所述映射矩阵由所述待统计事项的各个候选业务数据的原始向量组成，所述数据统计结果用于优化所述目标应用程序。
[0082]
在本发明提供的一实施例中，基于上述的实施过程，具体的，所述获取单元，包括：
[0083]
获取子单元，用于获取所述数据处理指令对应的目标应用程序产生的待统计事项的原始关联业务数据；
[0084]
处理子单元，用于将所述原始关联业务数据中的用户隐私数据进行剔除，获得所述待统计事项的原始关联业务数据。
[0085]
在本发明提供的一实施例中，基于上述的实施过程，具体的，所述第一处理单元，包括：
[0086]
计算子单元，用于应用预设的哈希函数组对所述关联业务数据进行计算，获得所述关联业务数据的哈希函数值；
[0087]
生成子单元，用于根据所述哈希函数值以及预设的初始向量，生成所述关联业务数据的原始向量。
[0088]
上述本发明实施例公开的业务数据处理装置中的各个单元和模块具体的原理和执行过程，与上述本发明实施例公开的业务数据处理方法相同，可参见上述本发明实施例提供的业务数据处理方法中相应的部分，这里不再进行赘述。
[0089]
本发明实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的指令，其中，在所述指令运行时控制所述存储介质所在的设备执行上述业务数据处理方法。
[0090]
本发明实施例还提供了一种电子设备，其结构示意图如图5所示，具体包括存储器501，以及一个或者一个以上的指令502，其中一个或者一个以上指令502存储于存储器501中，且经配置以由一个或者一个以上处理器503执行所述一个或者一个以上指令502进行以下操作：
[0091]
响应于数据处理指令，获取所述数据处理指令对应的目标应用程序产生的待统计事项的关联业务数据；
[0092]
对所述关联业务数据进行处理，获得所述关联业务数据的原始向量；
[0093]
对所述关联业务数据的原始向量进行差分隐私处理，获得目标向量；
[0094]
将所述目标向量发往预设的服务端，使得所述服务端对目标向量进行校正，基于映射矩阵和所述校正后的目标向量获得所述待统计事项的数据统计结果；所述映射矩阵由所述待统计事项的各个候选业务数据的原始向量组成，所述数据统计结果用于优化所述目标应用程序。
[0095]
在本发明提供的一实施例中，还提供了一种业务数据处理系统，应用于各个领域之中，例如，可以应用于银行的应用程序app的优化，业务数据处理系统包括app前端和服务端，具体如下：
[0096]
app前端用于初始化参数，进行本地差分隐私处理，并将差分隐私评价结果上传到服务端。
[0097]
初始化参数的具体过程，包括：初始化布隆过滤器b，其向量长度为m，哈希函数组h为{h1,h2,
…
,hn}，向量b可存储app端待统计用户信息经由哈希函数组中某一哈希函数计算得到的值，如hi("理财产品a")＝4，则向量b的第4位赋值为1，其他位置赋值为0。另外，初始
化本地差分隐私相关参数f，f是可配置概率，用于控制隐私水平，一般设置为0.5(f越大越随机)，隐私保护预算为2ln((1-1/2f)/(1/2f))。
[0098]
本地差分隐私处理的过程，包括：银行app端在进行数据统计时，设备端算法会自动过滤如姓名、ip、时间戳等用户敏感信息，仅对统计数据进行本地化差分隐私处理，即：
[0099]
1)将用户真实数据进行哈希处理，得到1个哈希结果；
[0100]
2)将哈希结果赋值到向量中，得到用户原始数据向量b；
[0101]
3)利用本地差分隐私随机响应技术对向量中的每一位进行如下翻转，得到扰动后的向量b'。
[0102]
差分隐私评价结果上传的过程，包括：app端上传经本地差分隐私随机响应技术扰动后的用户数据向量和哈希函数至服务端。
[0103]
在本实施例中，对于服务端而言，由于仅获得经过扰动后的用户数据，因此，无法根据银行app端发送的向量来识别用户真实的数据。基于此，提出的方案具体如下：
[0104]
第一步：初始化映射矩阵，其中，初始化一个k
×
m映射矩阵m，即k行，m列。其中，k表示待统计事项的候选项数量，m表示向量b的长度，m是利用哈希函数将候选项对应的原始布隆过滤器的值组合成的一个映射矩阵。
[0105]
第二步：评价结果统计，其中，服务端在收到扰动后的用户数据向量后，统计每一位上1出现的次数并进行校正，然后结合映射矩阵m，通过lasso回归方法完成待统计事项的统计结果，统计结果仅用于银行内部使用，根据结果提高银行app的服务效率和质量，优化app的用户使用体验。
[0106]
需要说明的是，应用程序在安全与设置模块，提供“是否愿意提供银行app使用信息以供数据统计”选项，并强调用户信息经由安全加密技术保护，使用期间不泄露任何用户敏感信息，是否参与app数据统计，由用户自主选择。
[0107]
需要说明的是，本发明提供的一种业务数据处理方法及装置、存储介质及电子设备可用于人工智能领域、区块链领域、分布式领域、云计算领域、大数据领域、物联网领域、移动互联领域、网络安全领域、芯片领域、虚拟现实领域、增强现实领域、全息技术领域、量子计算领域、量子通信领域、量子测量领域、数字孪生领域或金融领域。上述仅为示例，并不对本发明提供的一种业务数据处理方法及装置、存储介质及电子设备的应用领域进行限定。
[0108]
需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于装置类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0109]
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0110]
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本发明时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
[0111]
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
[0112]
以上对本发明所提供的一种业务数据处理方法进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。