[发明专利]一种联合建模的实现方法、装置、设备和介质在审
申请号: | 201910595507.9 | 申请日: | 2019-07-03 |
公开(公告)号: | CN112182635A | 公开(公告)日: | 2021-01-05 |
发明(设计)人: | 韩荟;陈凯;刘迟;杨嘉义 | 申请(专利权)人: | 北京百度网讯科技有限公司 |
主分类号: | G06F21/62 | 分类号: | G06F21/62;G06F21/60;G06F21/64;G06N20/00 |
代理公司: | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人: | 孟金喆 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 联合 建模 实现 方法 装置 设备 介质 | ||
本发明实施例公开了一种联合建模的实现方法、装置、设备和介质。该方法,包括:获取建模发起方发送的联合建模请求;通过配置在所述联合建模处理平台中的软件运行框架,根据所述联合建模请求从安全算法库中获取模型算子,并组建形成待训练模型;通过所述软件运行框架中的解析器,解析所述待训练模型中设定代码格式的模型算子,以运行所述模型算子;在所述模型算子产生数据读取需求时,将所述建模参与方提供的数据加密文件传输至解密服务端,并获取反馈的解密数据;采用所述解密数据进行模型训练,以获取训练完成后的联合建模模型。本发明实施例的技术方案实现了多方联合建模来进行模型训练,实现方法安全可靠,且设备成本小、计算量低。
技术领域
本发明实施例涉及机器学习技术,尤其涉及一种联合建模的实现方法、装置、设备和介质。
背景技术
多方联合建模技术,是基于多方数据进行联合建模来训练模型的技术方案。但是,各方拥有的数据,都是宝贵资源,不希望被其他方获取。
针对上述需求,现有联合建模普遍采用两种方案来解决:1)密码学方案和2)可信执行环境方案。
密码学方案是指借助密钥分享、混淆电路、同态加密、零知识证明等前沿密码学和安全计算技术,实现安全的数据碰撞、数据查询、数据建模和模型部署功能。其特点是:参与数据分享的各方底层明细数据和原始数据均不出计算节点,所有的计算在密文状态下进行,查询方仅能获取查询和计算的结果。但密码学数据的计算量和通信量大,所以此建模方案的性能较差。
可信执行环境方案是通过硬件机制来提供可信的计算环境,将各方数据传输至可信计算环境中进行联合建模训练。但是,该方案强烈依赖可信硬件,如SGX,资源成本比较高。
因此,现有技术需要提供一种综合性能较好的联合建模分析解决方案。
发明内容
本发明实施例提供一种联合建模的实现方法、装置、设备和介质,以优化安全性、数据计算量和设备成本的综合性能。
第一方面,本发明实施例提供了一种联合建模的实现方法,由联合建模处理平台执行,该方法包括:
获取建模发起方发送的联合建模请求,其中,所述联合建模请求涉及至少两个建模参与方作为数据提供方;
通过配置在所述联合建模处理平台中的软件运行框架,根据所述联合建模请求从安全算法库中获取模型算子,并组建形成待训练模型;
通过所述软件运行框架中的解析器,解析所述待训练模型中设定代码格式的模型算子,以运行所述模型算子;
在所述模型算子产生数据读取需求时,将所述建模参与方提供的数据加密文件传输至解密服务端,并获取反馈的解密数据;
采用所述解密数据进行模型训练,以获取训练完成后的联合建模模型。
第二方面,本发明实施例提供了一种联合建模的实现装置,配置于联合建模处理平台,所述装置包括:
建模请求获取模块,用于获取建模发起方发送的联合建模请求,其中,所述联合建模请求涉及至少两个建模参与方作为数据提供方;
训练模型组建模块,用于通过配置在所述联合建模处理平台中的软件运行框架,根据所述联合建模请求从安全算法库中获取模型算子,并组建形成待训练模型;
模型算子解析模块,用于通过所述软件运行框架中的解析器,解析所述待训练模型中设定代码格式的模型算子,以运行所述模型算子;
数据读取解密模块,用于在所述模型算子产生数据读取需求时,将所述建模参与方提供的数据加密文件传输至解密服务端,并获取反馈的解密数据;
模型训练模块,用于采用所述解密数据进行模型训练,以获取训练完成后的联合建模模型。
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