[发明专利]数据处理方法、装置、系统和服务器

说明书

本说明书提供了数据处理方法、装置、系统和服务器。基于该方法，第一终端设备在发起模型训练请求后，先获取并根据系统中待定的终端设备所拥有的数据源对于目标模型训练的边际预测效果提升参数的检验结果，准确地筛选出拥有数据价值较高、效果较好的第二数据源的第二终端设备；在联合训练之前，第一终端设备和第二终端设备可以分别将所拥有的数据源的数据证明上传到区块链上进行存证；在第一终端设备根据相匹配的联合训练规则在本地基于第一数据源，与第二终端设备在本地基于第二数据源进行联合训练的过程中，还将上述联合训练过程中的关联数据上传至区块链上进行存证，从而可以安全地进行联合训练，得到效果较好、准确度较高的目标模型。

技术领域

本说明书属于互联网技术领域，尤其涉及数据处理方法、装置、系统和服务器。

背景技术

在一些业务场景中，不同的数据方往往拥有不同数据源。有时需要同时利用不同数据方 所拥有的数据源，在不向对方泄露己方所拥有的数据的前提下，通过联合训练(例如，联邦 学习)来构建所需要的目标模型。

例如，在金融业务场景中，A银行拥有B城居民的银行平台的借贷数据，而C购物网站拥 有B城居民的网络平台的借贷数据。目前，A银行希望可以训练得到一个能较为全面、准确地 预测B城居民的借贷信用风险的预测模型。

针对上述场景，A银行希望与C购物网站合作，利用各自所拥有的数据源通过联合训练， 来构建得到用于预测B城居民的借贷信用风险的预测模型。但是，A银行无法确定C购物网站 在参与进行联合训练时所提供的数据是否是之前约定的质量较高的数据；也无法确定C购物 网站在参与进行联合训练时是否还进行了一些风险行为等，导致无法安全地训练得到效果较 好的预测模型。

因此，目前亟需一种能够安全地进行联合训练，得到效果较好、准确度较高的目标模型 的数据处理方法。

发明内容

本说明书提供了一种数据处理方法、装置、系统和服务器，以便能安全地进行联合训练， 得到效果较好、准确度较高的目标模型。

本说明书提供的一种数据处理系统，包括：中间服务器、监管服务器和多个终端设备， 其中：

所述多个终端设备中的第一终端设备发起模型训练请求；其中，所述模型训练请求用于 请求联合训练目标模型；所述第一终端设备拥有第一数据源，所述第一数据源包含有与第一 数据标识对应的第一特征数据；

所述第一终端设备获取与多个待定的终端设备联合训练的价值评估结果；其中，所述待 定的终端设备为所述中间服务器根据所述模型训练请求匹配得到的；所述价值评估结果包括 待定的终端设备所拥有的数据源对于目标模型训练的边际预测效果提升参数的检验结果；

所述第一终端设备根据所述多个待定的终端设备联合训练的价值评估结果，从所述多个 待定的终端设备中确定出满足要求的第二终端设备；其中，所述第二终端设备拥有第二数据 源，所述第二数据源包含有与第二数据标识对应的第二特征数据；

所述第一终端设备根据所述第一数据源，获取对应的第一数据证明，并将所述第一数据 证明上传至区块链上；所述第二终端设备根据所述第二数据源，获取对应的第二数据证明， 并将所述第二数据证明上传至区块链上；

所述第一终端设备根据相匹配的联合训练规则在本地基于所述第一数据源，与所述第二 终端设备根据相匹配的联合训练规则在本地基于所述第二数据源进行联合训练，得到目标模 型；所述第一终端设备和所述第二终端设备还将联合训练过程中的关联数据上传至区块链 上；

所述监管服务器在被触发的情况下，从区块链上获取所述关联数据，并根据所述关联数 据重建联合训练过程；根据重建的联合训练过程检测联合训练过程中是否存在风险行为。