[发明专利]基于隐私保护的业务预测模型训练方法和装置有效
| 申请号： | 202010384203.0 | 申请日： | 2020-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN111291401B | 公开（公告）日： | 2020-11-03 |
| 发明（设计）人： | 张宁;王磊 | 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;G06F17/15;G06F17/16;G06F17/18 |
| 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基于隐私保护的业务预测模型训练方法和装置。该方法可以通过训练系统中的可信计算单元和非可信计算单元执行。可信计算单元将初始模型参数、多个业务样本的样本特征和对应的标签值分别进行同态加密，并将其发送至非可信计算单元，执行多轮模型迭代，其中任意一轮模型迭代包括，可信计算单元与非可信计算单元进行交互，使得非可信计算单元至少基于对同态加密后的特征数据和模型参数进行同态运算，确定本轮更新后的第二加密模型参数，可信计算单元根据第二加密模型参数和第一加密模型参数的差异，确定模型训练过程是否满足收敛条件，在不满足时进行下一轮模型迭代。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 隐私 保护 业务 预测 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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