[发明专利]一种联邦学习的多方安全计算方法及装置在审
| 申请号： | 202011112386.7 | 申请日： | 2020-10-16 |
| 公开（公告）号： | CN112182399A | 公开（公告）日： | 2021-01-05 |
| 发明（设计）人： | 陈滢;汤韬;高鹏飞;赵金涛;郑建宾;贡兆金;潘婧;刘红宝 | 申请（专利权）人： | 中国银联股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F21/60;G06F21/64;G06N20/10 |
| 代理公司： | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人： | 侯林林 |
| 地址： | 200135 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明实施例涉及机器学习领域，尤其涉及一种联邦学习的多方安全计算方法及装置，用以在保护多方计算过程中数据安全性的基础上，提高模型训练效率和准确性。本发明实施例包括：数据节点将数据节点中的所有个体对象，按照分类标准划分至多个对象集合中；针对每一个对象集合，数据节点根据对象集合中所有个体对象的特征数据，确定对象集合的特征数据；数据节点将对象集合的特征数据向模型节点发送，以使模型节点根据多个数据节点发送的对象集合的特征数据，将同一对象集合的所有特征数据进行样本对齐得到对象集合的样本数据，并依据所有对象集合的样本数据对联邦学习模型进行训练；多个数据节点中划分个体对象的分类标准相同。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 联邦 学习 多方 安全 计算方法 装置 | ||
【主权项】：
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