[发明专利]保护数据隐私的双方联合训练业务预测模型的方法和装置有效
| 申请号： | 202010251506.5 | 申请日： | 2020-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN111160573B | 公开（公告）日： | 2020-06-30 |
| 发明（设计）人： | 陈超超;王力;王磊;周俊 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/60 | 分类号： | G06F21/60;G06F21/62;G06N20/00;G06N3/08;H04L9/00 |
| 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： | 陈霁;周良玉 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本说明书实施例提供一种保护数据隐私的双方联合训练业务预测模型的方法和装置，其中双方各自拥有一部分特征数据。在模型迭代过程中，双方通过安全矩阵乘法，得到总的特征矩阵X与总的参数矩阵W的乘积结果的加密分片。由拥有标签的第二方汇总这两个加密分片，得到加密的乘积结果Z。第二方基于该乘积结果Z与加密的标签Y，得到加密的误差E，并对其进行同态加密下的秘密分享。于是，双方各自得到误差分片。然后双方基于误差分片和各自的特征矩阵，通过秘密分享和安全矩阵乘法，得到对应的梯度分片。然后，第一方利用其梯度分片更新其维护的参数分片，第二方利用其梯度分片更新其维护的参数分片。如此实现保护数据隐私的安全联合训练。 | ||
| 搜索关键词： | 保护 数据 隐私 双方 联合 训练 业务 预测 模型 方法 装置 | ||
【主权项】：
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