[发明专利]一种用于纵向联邦XGboost模型训练的梯度聚合方法在审
| 申请号： | 202311150627.0 | 申请日： | 2023-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN116886271A | 公开（公告）日： | 2023-10-13 |
| 发明（设计）人： | 马煜翔;冯黎明;刘文博 | 申请（专利权）人： | 蓝象智联（杭州）科技有限公司 |
| 主分类号： | H04L9/00 | 分类号： | H04L9/00;H04L9/08;G06N3/098 |
| 代理公司： | 杭州天麟知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 33374 | 代理人： | 占宇 |
| 地址： | 311100 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种用于纵向联邦XGboost模型训练的梯度聚合方法。它包括以下步骤：发起方计算出一阶梯度向量g、二阶梯度向量h，将一阶梯度向量g、二阶梯度向量h秘密分享给参与方和计算方；计算方对得到的分片进行同态加密后发送给参与方；参与方基于得到的分片和计算方同态加密后的分片计算出一阶梯度聚合值向量密文、二阶梯度聚合值向量密文；参与方将一阶梯度聚合值向量密文、二阶梯度聚合值向量密文秘密分享给发起方、计算方；计算方对密文分片进行解密，得到对应的明文值并发送给发起方；发起方计算出明文的一阶梯度聚合值向量G、二阶梯度聚合值向量H。本发明在保护各方数据隐私的基础上引入计算方，有效解决了发起方的计算压力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 纵向 联邦 xgboost 模型 训练 梯度 聚合 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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