[发明专利]基于多方安全计算的机器学习模型训练及预测方法、装置有效
| 申请号： | 201911194334.6 | 申请日： | 2019-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN111061963B | 公开（公告）日： | 2021-05-11 |
| 发明（设计）人： | 陈超超;王力;周俊 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06F21/62 |
| 代理公司： | 北京永新同创知识产权代理有限公司 11376 | 代理人： | 林锦辉 |
| 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基于多方安全计算的非线性机器学习模型训练方法、模型预测方法及装置。非线性机器学习模型被分解为多个子模型，每个子模型部署在对应训练参与方处。在每次循环时，将非线性机器学习模型的模型计算分割为至少一个第一模型计算和至少一个第二模型计算。针对各个第一模型计算，经由各个训练参与方使用对应模型参数以及训练样本数据或者在前第二模型计算的计算结果来进行多方安全计算。针对各个第二模型计算，使用在前第一模型计算的计算结果来在可信计算设备的可信执行环境中进行可信计算。在循环未结束时，根据预测差值调整各个训练参与方的子模型。利用该方法，能够在确保隐私数据安全的情况下提高模型训练效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多方 安全 计算 机器 学习 模型 训练 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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