【技术实现步骤摘要】
信息传递方法、装置、设备及计算机可读存储介质
本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种信息传递方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着计算机技术的发展，越来越多的技术(大数据、分布式、区块链Blockchain、人工智能等)应用在金融领域，传统金融业正在逐步向金融科技(Fintech)转变，但由于金融行业的安全性、实时性要求，也对技术提出了更高的要求。目前，通过数据不出本地的方式联合多方进行模型训练的联邦学习建模方式，已应用到了越来越多的领域中为解决“数据孤岛”的问题。目前联邦学习过程中，各方会互相发送梯度信息或模型参数信息，通过这些信息的传递，协作完成联邦学习任务，然而直接发送梯度信息或模型参数信息的情况下，若梯度信息或模型参数信息泄露给第三方攻击者，第三方攻击者可能会使用链式法则在梯度信息基础上还原得到模型的输入数据，而这些数据往往是隐私数据，而模型参数信息也是模型的重要信息，不能随意泄露。因此，直接发送梯度信息或模型参数信息的方式仍然会导致隐私信息的泄露。现有方案采用加密算法对要传递的...
【技术保护点】
1.一种信息传递方法，其特征在于，所述信息传递方法应用于参与联邦学习的设备，所述信息传递方法包括以下步骤：/n获取联邦学习任务中的待传递信息，并按照预设的变换规则对所述代传递信息进行变换处理得到变换信息；/n将所述变换信息和所述变换规则发送给接收方，以供所述接收方基于所述变换规则对所述变换信息进行还原处理得到所述待传递信息，以基于所述待传递信息继续执行联邦学习任务。/n
【技术特征摘要】
1.一种信息传递方法，其特征在于，所述信息传递方法应用于参与联邦学习的设备，所述信息传递方法包括以下步骤：
获取联邦学习任务中的待传递信息，并按照预设的变换规则对所述代传递信息进行变换处理得到变换信息；
将所述变换信息和所述变换规则发送给接收方，以供所述接收方基于所述变换规则对所述变换信息进行还原处理得到所述待传递信息，以基于所述待传递信息继续执行联邦学习任务。
2.如权利要求1所述的信息传递方法，其特征在于，所述获取联邦学习任务中的待传递信息的步骤包括：
获取联邦学习任务中的待传递向量，所述待传递向量是梯度向量或参数向量；
对所述待传递向量进行量化处理，得到所述待传递向量对应的近似整型向量，并将所述近似整型向量作为所述待传递信息。
3.如权利要求2所述的信息传递方法，其特征在于，所述按照预设的变换规则对所述代传递信息进行变换处理得到变换信息的步骤包括：
按照预设的变换规则对所述近似整型向量进行变换处理得到变换向量，将所述变换向量作为所述变换信息，其中，所述变换向量中的部分元素与所述近似整型向量中对应位置的元素不同。
4.如权利要求3所述的信息传递方法，其特征在于，所述按照预设的变换规则对所述近似整型向量进行变换处理得到变换向量的步骤包括：
按照预设的变换规则对所述近似整型向量进行变换处理，得到所述近似整型向量的正交向量，将所述正交向量作为所述变换向量。
5.如权利要求2所述的信息传递方法，其特征在于，所述对所述待传递向量进行量化处理，得到所述待传递向量对应的近似整型向量的步骤包括：
根据余弦相似度公式对所述待传递向量进行近似量化处理，得到所述待传递向量的近似整型向量。
6.如权利要求5所述的信息传递方法，其特征在于，所述根据余弦相似度公式对所述待传递向量进行近似量化处理，得到所述待传递向量的近似整型向量的步骤包括：
获取所述待传递向量对应的降序向量；
将所述降序向量和候选数量值代入最大化目标值的最大化公式中进行计算，选取使得所述目标值最大的候选数量值作为目标数量值，其中，所述最大化公式是基于余弦相似度公式构建的，在所述最大化公式中，所述目标值等于对所述降序向量中目标元素求和后除以根号下的所述目标数量得到的结果，所述目标元素为所述降序向量中序号小于或等于所述候选数量值的元素；
基于所述目标数量值进行分配量化值操作，得到所述待传递向量对应的近似整型向量。
7.如权利要求6所述的信息传递方法，其特征在于，所述获取所述待传递向量对应的降序向量的步骤包括：
对所述待传递向量进行单位化处理得到单位化向量；
对所述单位化向量中各元素取绝对值后进行降序排列，得到降序向量；
所述基于所述目标数量值进行分配量化值操作，得到所述待传递向量对应的近似整型向量的步骤包括：
确定所述降序向量...
【专利技术属性】
技术研发人员：张天豫，范力欣，吴锦和，
申请(专利权)人：深圳前海微众银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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