[发明专利]在可信执行环境中训练GBDT模型的方法、装置及设备有效
| 申请号： | 201911151157.3 | 申请日： | 2019-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN111091197B | 公开（公告）日： | 2022-03-01 |
| 发明（设计）人： | 赵原;殷山 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 张明;周良玉 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本说明书实施例提供一种在可信执行环境中训练GBDT模型的方法、装置及设备，在训练方法中，对于当前决策树中的当前节点，将D维特征中的每项特征依次作为当前特征，对当前节点进行节点分割判断。节点分割判断包括：将当前特征的N个加密数组加载到可信内存区域中并解密。将得到的N个原始数组中的各个数组依次作为当前数组，基于当前数组中的当前特征值，对当前节点对应的样本集进行假定分割，并基于假定分割结果，确定当前节点的当前最佳分裂特征和当前最佳特征阈值。在基于D维特征中每项特征进行节点分割判断之后，对当前节点对应的样本集进行分割，生成当前节点对应的子节点，直至到达叶子节点。由此，可实现基于私有数据对GBDT模型的安全训练。 | ||
| 搜索关键词： | 可信 执行 环境 训练 gbdt 模型 方法 装置 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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