[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及装置有效
| 申请号： | 202010989985.0 | 申请日： | 2020-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN112084520B | 公开（公告）日： | 2021-03-23 |
| 发明（设计）人： | 邱伟峰 | 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;G06Q10/04;G06Q10/06;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： | 陈霁;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保护数据隐私的双方联合训练业务预测模型的方法及装置，其中第一方和第二方分别拥有一部分特征数据，分别维护第一和第二参数部分，通过模型迭代进行联合训练，每次迭代时，双方各自按照本次各自的正态分布随机生成各自的随机矩阵，并各自计算其特征矩阵与随机矩阵的乘积结果，基于双方得到的乘积结果与第一方拥有的标签，确定当前目标损失。若基于当前目标损失选择拒绝更新，双方各自重新执行随机生成随机矩阵以及之后的步骤。若基于当前目标损失选择接受更新，双方各自利用当前的随机矩阵更新得到本次参数部分。如此确保了隐私数据不被泄露，提高了联合训练过程中隐私数据的安全性。 | ||
| 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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