[发明专利]数据处理的方法及装置

权利要求书

1.一种数据处理的方法，其特征在于，应用于第一服务器，所述第一服务器属于第一机构；所述方法包括：

获取用户标识对应于所述第一机构的第一用户特征；

将所述第一用户特征输入设置于所述第一服务器的第一模型；所述第一模型为：所述第一服务器基于所述第一机构的训练样本以及第二机构的训练样本，采用纵向联邦学习方法训练得到的；所述第二机构的用户特征与所述第一机构的用户特征不同；

利用所述第一模型输出第一预测结果；

接收来自第二服务器的第二预测结果；所述第二服务器属于所述第二机构；所述第二预测结果为：所述第二服务器中的第二模型根据所述用户标识对应于所述第二机构的第二用户特征输出的；所述第二模型为：所述第二服务器基于所述第一机构的训练样本以及所述第二机构的训练样本，采用纵向联邦学习方法训练得到的；

汇总所述第一预测结果和所述第二预测结果，得到目标预测结果，其中，所述第一预测结果和所述第二预测结果具有关联关系。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一服务器设置有第一TEE设备，所述第二服务器设置有第二TEE设备，所述方法还包括：

基于所述第一TEE设备、所述第一机构对应的第一样本数据、所述第二TEE设备和所述第二机构对应的第二样本数据，采用纵向联邦学习方法训练得到所述第一模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一TEE设备、所述第一机构对应的第一样本数据、所述第二TEE设备和所述第二机构对应的第二样本数据，采用纵向联邦学习方法训练得到所述第一模型，包括：

根据所述第一机构对应的第一样本数据训练得到第一预设模型；

将所述第一预设模型设置在所述第一TEE设备中；

利用所述第一TEE设备计算所述第一预设模型的第一中间值，并硬件加密所述第一中间值，得到第一加密中间值；

接收来自所述第二TEE设备的第二加密中间值；所述第二加密中间值为：所述第二TEE设备利用第二预设模型计算并加密得到的；所述第二预设模型为：利用所述第二机构对应的第二样本数据训练得到的；

向所述第二TEE设备发送残差，所述残差为根据所述第一加密中间值和所述第二加密中间值计算得到的；

接收来自所述第二TEE设备的第二加密梯度；所述第二加密梯度为所述第二TEE设备根据所述残差重新计算第二梯度，并硬件加密所述第二梯度得到的；

利用所述第一TEE设备根据所述残差计算第一梯度，并硬件加密所述第一梯度得到第一加密梯度；

根据所述第一加密梯度和所述第二加密梯度计算目标梯度；

利用所述目标梯度更新所述第一预设模型，得到所述第一模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述第一预设模型设置在所述第一TEE设备中，包括：

采用软件公钥加密所述第一预设模型的数据，得到第一公钥加密数据；

将所述第一公钥加密数据设置在所述第一TEE设备中。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用所述第一TEE设备计算所述第一预设模型的第一中间值，包括：

利用所述第一TEE设备解密所述第一公钥加密数据，得到第一明文数据；

根据所述第一明文数据计算所述第一中间值。

6.根据权利要求3-5任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

向所述第二TEE设备发送公钥；所述公钥用于所述第二TEE设备加密数据。

7.根据权利要求3-5任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

采用硬件加密所述目标梯度；

向所述第二TEE设备发送加密的目标梯度，所述目标梯度用于所述第二TEE设备更新所述第二预设模型，得到所述第二模型。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一机构为金融机构，所述第二机构为互联网机构。