[发明专利]一种联邦建模系统和联邦建模方法在审

专利信息
申请号: 201910955276.8 申请日: 2019-10-09
公开(公告)号: CN110688419A 公开(公告)日: 2020-01-14
发明(设计)人: 王晓东;刘洋;张文夕;张钧波;郑宇 申请(专利权)人: 京东城市(南京)科技有限公司
主分类号: G06F16/25 分类号: G06F16/25;G06F21/60
代理公司: 11438 北京律智知识产权代理有限公司 代理人: 王辉;阚梓瑄
地址: 210033 江苏省南京市南*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 建模设备 解密数据 软硬件一体化 建模模块 建模系统 解密设备 训练模型 样本数据 数据加密过程 保障数据 采集模块 迭代更新 技术难度 加密数据 建模过程 局部数据 数据加密 数据建模 解密 建模 整合 工作量 数据库 采集 反馈 安全 开发
【说明书】:

本公开涉及数据建模技术领域,具体涉及一种联邦建模系统、方法,所述联邦建模系统包括:多个软硬件一体化建模设备和中心解密设备;其中,软硬件一体化建模设备包括:采集模块,用于对在本地数据库中采集的本地数据加密得到加密数据;建模模块,用于获取样本数据并根据样本数据对待训练模型的参数进行迭代更新以获取训练后的模型;中心解密设备用于接收并解密各建模模块对应的局部数据获取对应的解密数据,基于对各解密数据的整合计算判断待训练模型是否训练结束,在判断训练未结束时向各建模设备反馈对应的解密数据。本公开能够将数据加密过程和建模过程独立出来,减少数据方为保障数据交互安全而进行的开发的工作量,降低联邦建模的技术难度。

技术领域

本公开涉及数据建模技术领域,具体而言,涉及一种联邦建模系统和一种联邦建模方法。

背景技术

随着机器学习的快速发展,机器学习被应用于各个领域,例如,数据挖掘、数据分类、图像识别等。在实际应用中,对机器学习模型进行训练的过程可能需要大量的样本数据,但有时这些样本数据有可能并不是属于单独某一个数据方的,因此常常需要通过联邦建模的方式进行模型训练。

需要说明的是,在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解,因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的目的在于提供一种联邦建模系统和一种联邦建模方法,进而至少在一定程度上降低联邦建模的技术难度。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然,或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本公开的第一方面,提供了一种联邦建模系统多个软硬件一体化建模设备和中心解密设备;

其中,所述软硬件一体化建模设备部署于数据方,包括:

采集模块,用于对在所述数据方的本地数据库中采集的本地数据进行加密得到加密数据;

建模模块,用于获取样本数据,并根据所述样本数据对待训练模型的参数进行迭代更新以获取训练后的模型;其中,所述样本数据包括所述加密数据、外部数据和解密数据;

所述中心解密设备用于接收并解密各所述建模模块对应的局部数据以获取对应的解密数据,基于对各所述解密数据的整合计算判断所述待训练模型是否训练结束,并在判断训练未结束时向各所述建模设备反馈对应的解密数据;

其中,所述外部数据为联邦建模系统中其它建模模块发送的用于联合计算梯度的加密参数。

在本公开的一种示例性实施例中,基于前述方案,所述建模模块对应的局部数据包括所述建模模块计算得到的损失函数和梯度。

在本公开的一种示例性实施例中,基于前述方案,所述建模模块包括:

内部接口单元,用于获取所述采集模块发送的加密数据;

存储单元,用于存储所述内部接口单元接收的加密数据;

外部接口单元,用于与其他所述建模设备和所述中心解密设备进行数据交互;

数据建模单元,用于获取所述样本数据并根据所述样本数据对待训练模型的参数进行迭代更新以获取训练后的模型。

在本公开的一种示例性实施例中,基于前述方案,所述建模模块还包括:

安全验证单元,用于在所述数据建模单元从所述存储单元中获取所述加密数据之前,对所述数据建模单元进行安全验证。

在本公开的一种示例性实施例中,基于前述方案,所述外部接口单元还用于向模型使用方发布所述训练后的模型。

在本公开的一种示例性实施例中,基于前述方案,所述采集模块包括:

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