[发明专利]兼容单边特征与双边特征建模的联邦学习逻辑回归方法在审
| 申请号： | 202110856538.2 | 申请日： | 2021-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN113570068A | 公开（公告）日： | 2021-10-29 |
| 发明（设计）人： | 杜润萌;祝文伟 | 申请（专利权）人： | 神谱科技（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 上海诺衣知识产权代理事务所(普通合伙) 31298 | 代理人： | 衣然 |
| 地址： | 200001 上海市黄浦区*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 兼容 单边 特征 双边 建模 联邦 学习 逻辑 回归 方法 | ||
1.一种兼容单边特征与双边特征建模的联邦学习逻辑回归方法，其特征在于，包括步骤：
S1：host计算E(WBXB)发送给guest；
S2：判断guest是否存在特征值；
S3：若guest存在特征值，则guest解密E(WBXB)并计算计算发送给host，Guest计算梯度值LB，LA，加密LB得到E(LB)发送给Host，并且自己本地更新WA；
S4：若guest不存在特征值，则guest解密计算发送给host，由Guest计算梯度值LB，加密LB得到E(LB)发送给Host。
2.根据权利要求1所述的兼容单边特征与双边特征建模的联邦学习逻辑回归方法，其特征在于，所述S3中还包括：S3a：若guest存在特征值，且isstop≠0，则计算梯度值LB，更新模型参数E(WB)；S3b：若guest存在特征值，且isstop＝0，guest返回WA，host计算E(WB+RB)发送给guest，guest解密得到WB+RB，发送给host，host去除随机数得到。
3.根据权利要求1所述的兼容单边特征与双边特征建模的联邦学习逻辑回归方法，其特征在于，所述S4中还包括S4a：若guest不存在特征值，且isstop≠0，host根据E(LB)来更新模型参数E(WB)；S4b：若guest不存在特征值，且isstop＝0，host计算E(WB+RB)发送给guest，guest解密，本地保留部分参数(WB+RB)1，将(WB+RB)2发送给host，host去除随机数得到。
4.根据权利要求1所述的兼容单边特征与双边特征建模的联邦学习逻辑回归方法，其特征在于，所述数据应用方(guest)和数据持有方(host)方分别持有一个特征矩阵和guest持标签矩阵y∈Rn×1，其中yj∈R1×1，i∈[A，B]，j∈[1，n]属于某一个用户的记录实例，并使用表示对应特征矩阵Xi的特征集。
5.根据权利要求1所述的兼容单边特征与双边特征建模的联邦学习逻辑回归方法，其特征在于，为了训练基于秘密分享的逻辑回归联邦模型，需保护guest的标签矩阵y∈Rn×1和部分特征值矩阵需保护host的部分特征值矩阵以及guest和host初始化的模型参数
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