[发明专利]基于MPC的联邦学习模型训练和预测方法、系统、设备及介质在审
| 申请号： | 202210053611.7 | 申请日： | 2022-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN115525921A | 公开（公告）日： | 2022-12-27 |
| 发明（设计）人： | 尤志强;卞阳;赵东 | 申请（专利权）人： | 富算科技（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 上海弼兴律师事务所 31283 | 代理人： | 林嵩;罗朗 |
| 地址： | 200135 上海市浦东新区*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于MPC的联邦学习模型训练和预测方法、系统、设备及介质，该方法包括：对本地数据集合进行预处理，得到本地特征数据集；基于其它节点特征数据集的特征数量和特征名，对本地特征数据集进行增广；对增广后的本地特征数据集进行碎片化，以生成数据集碎片，并按照多方安全计算协议，将其中N‑1份数据集碎片与其它节点共享，同时接收其它节点共享的数据集碎片；根据本地生成的数据集碎片和接收到的数据集碎片，生成训练样本集碎片；与其它节点一起，利用各自生成的训练样本集碎片，基于多方安全计算协议对联邦学习模型的模型参数进行训练，得到与每个节点对应的目标模型参数碎片。本发明能够实现联邦学习模型训练和预测的全流程安全保护。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 mpc 联邦 学习 模型 训练 预测 方法 系统 设备 介质 | ||
【主权项】：
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