[发明专利]联邦模型的训练、业务预测方法、装置、介质、设备

权利要求书

1.一种联邦模型的训练方法，其特征在于，配置于第一业务参与方，所述联邦模型的训练方法包括：

对第一业务参与方所持有的第一隐私数据进行碎片化处理，得到第一自身持有的秘密碎片以及第一他方持有的秘密碎片；

将第一他方持有的秘密碎片发送至第二业务参与方，并接收第二业务参与方发送的第二他方持有的秘密碎片；

根据待训练的联邦模型所具有的模型推理函数、第一自身持有的秘密碎片以及第二他方持有的秘密碎片，生成第一碎片计算结果；

基于第一碎片计算结果对待训练的联邦模型进行训练，得到训练完成的联邦模型。

2.根据权利要求1所述的联邦模型的训练方法，其特征在于，对第一业务参与方所持有的第一隐私数据进行碎片化处理，得到第一自身持有的秘密碎片以及第一他方持有的秘密碎片，包括：

确定参与所述待训练的联邦模型的模型训练任务的所有业务参与方的数量，并根据所述所有业务参与方的数量确定所述第一隐私数据所需要被划分的碎片数量；

基于所述碎片数量以及加性秘密共享策略对所述第一业务参与方所持有的第一隐私数据进行碎片化处理，得到第一自身持有的秘密碎片以及第一他方持有的秘密碎片。

3.根据权利要求1所述的联邦模型的训练方法，其特征在于，根据待训练的联邦模型所具有的模型推理函数、第一自身持有的秘密碎片以及第二他方持有的秘密碎片，生成第一碎片计算结果，包括：

获取所述待训练的联邦模型所具有的模型推理函数，并根据所述模型推理函数确定第一隐私数据在执行模型训练任务时，所需要执行的函数计算关系；

基于所述函数计算关系对第一自身持有的秘密碎片以及第二他方持有的秘密碎片进行计算，得到第一碎片计算结果。

4.根据权利要求3所述的联邦模型的训练方法，其特征在于，所述函数计算关系包括乘法计算关系和/或加法计算关系；

其中，基于所述函数计算关系对第一自身持有的秘密碎片以及第二他方持有的秘密碎片进行计算，得到第一碎片计算结果，包括：

基于所述函数计算关系对第一自身持有的秘密碎片以及第二他方持有的秘密碎片进行第一求和运算，得到第一碎片计算结果；和/或

基于所述函数计算关系对第一自身持有的秘密碎片以及第二他方持有的秘密碎片进行第一求积运算，得到第一碎片计算结果。

5.根据权利要求1所述的联邦模型的训练方法，其特征在于，基于第一碎片计算结果对待训练的联邦模型进行训练，得到训练完成的联邦模型，包括：

当所述第一碎片计算结果为与第一自身持有的秘密碎片以及第二他方持有的秘密碎片对应的和运算结果时，基于该和运算结果对待训练的联邦模型进行训练，得到训练完成的联邦模型；

当第一碎片计算结果为与第一自身持有的秘密碎片以及第二他方持有的秘密碎片对应的积运算结果时，对所述积运算结果进行解密得到明文计算结果，并基于所述明文计算结果对待训练的联邦模型进行训练，得到训练完成的联邦模型。

6.根据权利要求5所述的联邦模型的训练方法，其特征在于，对所述积运算结果进行解密得到明文计算结果，包括：

第一在线计算模块根据模型训练任务的任务标识生成三元组获取请求，并将所述三元组获取请求发送至第一三元组混合取用模块；

第一三元组混合取用模块响应所述三元组获取请求，获取当前可用的乘法三元组，并根据所述三元组获取请求中包括的任务标识，为第一业务请求放分配与所述当前可用的乘法三元组对应的第一三元组碎片；

第一三元组混合取用模块将第一三元组碎片反馈至第一在线计算模块，第一在线计算模块根据所述第一三元组碎片对所述积运算结果进行解密，得到明文计算结果。