一种基于多方安全计算的模型评估方法和系统技术方案

本说明书实施例公开了一种基于多方安全计算的模型评估方法和系统，以在保护双方数据隐私的前提下，实现模型评估。应用于第一计算方，所述第一计算方持有模型参数矩阵的第一分片和两组或以上评估样本的标签；所述方法包括：基于模型参数矩阵的第一分片，与其他计算方协同运算，并行获得两个或以上第一乘积矩阵的第一分片；基于两个或以上第一乘积矩阵的第一分片，与所述其他计算方协同运算，获得所述两组或以上评估样本的预测值；基于所述两组或以上评估样本的预测值及其标签，获得所述模型的评估参数。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多方安全计算的模型评估方法和系统
本说明书实施例涉及隐私保护
，特别涉及一种基于多方安全计算的模型评估方法和系统。
技术介绍
大数据时代存在非常多的数据孤岛。由于企业之间存在的竞争关系和企业对用户隐私保护的考虑，不同企业并不是完全的互相信任。在充分保护企业核心数据隐私的前提下，利用双方拥有的数据完成一些数据计算的需求非常迫切。为此，本说明书实施例提出一种基于多方安全计算的模型评估方法和系统，利用多方安全计算，在保护各个参与方持有的数据隐私的前提下，完成模型评估。
技术实现思路
本说明书实施例的一个方面提供一种基于多方安全计算的模型评估方法，应用于第一计算方，所述第一计算方持有模型参数矩阵的第一分片和两组或以上评估样本的标签；所述方法包括：基于模型参数矩阵的第一分片，与其他计算方协同运算，并行获得两个或以上第一乘积矩阵的第一分片；其中，所述其他计算方持有模型参数矩阵的第二分片和两个或以上特征矩阵，所述两个或以上特征矩阵与所述两组或以上评估样本对应，且所述特征矩阵的行数与列数基于其对应组的评估样本的数量以及本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多方安全计算的模型评估方法，应用于第一计算方，所述第一计算方持有模型参数矩阵的第一分片和两组或以上评估样本的标签；所述方法包括：/n基于模型参数矩阵的第一分片，与其他计算方协同运算，并行获得两个或以上第一乘积矩阵的第一分片；其中，所述其他计算方持有模型参数矩阵的第二分片和两个或以上特征矩阵，所述两个或以上特征矩阵与所述两组或以上评估样本对应，且所述特征矩阵的行数与列数基于其对应组的评估样本的数量以及评估样本的特征个数确定，所述特征矩阵的元素指示该元素对应的评估样本在该元素对应的特征下的取值；所述第一乘积矩阵为模型参数矩阵与特征矩阵的乘积；/n基于两个或以上第一乘积矩阵的第一分片，与...

【技术特征摘要】
1.一种基于多方安全计算的模型评估方法，应用于第一计算方，所述第一计算方持有模型参数矩阵的第一分片和两组或以上评估样本的标签；所述方法包括：
基于模型参数矩阵的第一分片，与其他计算方协同运算，并行获得两个或以上第一乘积矩阵的第一分片；其中，所述其他计算方持有模型参数矩阵的第二分片和两个或以上特征矩阵，所述两个或以上特征矩阵与所述两组或以上评估样本对应，且所述特征矩阵的行数与列数基于其对应组的评估样本的数量以及评估样本的特征个数确定，所述特征矩阵的元素指示该元素对应的评估样本在该元素对应的特征下的取值；所述第一乘积矩阵为模型参数矩阵与特征矩阵的乘积；
基于两个或以上第一乘积矩阵的第一分片，与所述其他计算方协同运算，获得所述两组或以上评估样本的预测值；
基于所述两组或以上评估样本的预测值及其标签，获得所述模型的评估参数。


2.如权利要求1所述的方法，所述基于模型参数矩阵的第一分片，与其他计算方协同运算，并行获得两个或以上第一乘积矩阵的第一分片，包括：
通过不同的第一计算模组基于所述模型参数矩阵的第一分片，对应与所述其他计算方不同的第二计算模组并行协同运算，获得所述两个或以上第一乘积矩阵的第一分片；其中，所述不同的第一计算模组、所述不同的第二计算模型分别与所述两个或以上第一乘积矩阵的协同运算一一对应。


3.如权利要求1所述的方法，所述基于两个或以上第一乘积矩阵的第一分片，与所述其他计算方协同运算，获得所述两组或以上评估样本的预测值，包括：
接收来自所述其他计算方的两个或以上第一乘积矩阵的第二分片；
基于所述两个或以上第一乘积矩阵的第一分片和所述两个或以上第一乘积矩阵的第二分片，确定两个或以上第一乘积矩阵；
基于激活函数分别对所述两个或以上第一乘积矩阵进行处理，获得所述两组或以上评估样本的预测值。


4.如权利要求1所述的方法，所述基于两个或以上第一乘积矩阵的第一分片，与所述其他计算方协同运算，获得所述两组或以上评估样本的预测值，包括：
基于所述两个或以上第一乘积矩阵的第一分片，与所述其他计算方协同运算，获得两个或以上激活矩阵的第一分片，其中，激活矩阵的元素为其对应的第一乘积矩阵中对位元素的激活函数值；
接收来自所述其他计算方的两个或以上激活矩阵的第二分片；基于所述两个或以上激活矩阵的第一分片和所述两个或以上激活矩阵的第二分片，获得所述两组或以上评估样本的预测值。


5.如权利要求4所述的方法，所述激活函数值通过激活函数的拟合多项式计算得到；所述基于所述两个或以上第一乘积矩阵的第一分片，与所述其他计算方协同运算，获得两个或以上激活矩阵的第一分片，包括：
基于所述两个或以上第一乘积矩阵的第一分片，与所述其他计算方协同运算以基于所述拟合多项式获得所述两个或以上激活矩阵的第一分片。


6.如权利要求4所述的方法，基于所述两个或以上第一乘积矩阵的第一分片，与所述其他计算方协同运算，获得两个或以上激活矩阵的第一分片，包括：
通过不同的第一计算模组基于所述两个或以上第一乘积矩阵的第一分片，对应与所述其他计算方不同的第二计算模组并行协同运算，获得所述两个或以上激活矩阵的第一分片；其中，所述不同的第一计算模组、所述不同的第二计算模型分别与所述两个或以上激活矩阵的协同运算一一对应。


7.如权利要求1所述的方法，所述评估参数反映模型的以下至少一种模型性能：KS、准确率、精确率、召回率、ROC、AUC、F1以及决定系数。


8.一种基于多方安全计算的模型评估系统，应用于第一计算方，所述第一计算方持有模型参数矩阵的第一分片和两组或以上评估样本的标签；所述系统包括：
第一乘积矩阵分片获取模块，用于基于模型参数矩阵的第一分片，与其他计算方协同运算，并行获得两个或以上第一乘积矩阵的第一分片；其中，所述其他计算方持有模型参数矩阵的第二分片和两个或以上特征矩阵，所述两个或以上特征矩阵与所述两组或以上评估样本对应，且所述特征矩阵的行数与列数基于其对应组的评估样本的数量以及评估样本的特征个数确定，所述特征矩阵的元素指示该元素对应的评估样本在该元素对应的特征下的取值；所述第一乘积矩阵为模型参数矩阵与特征矩阵的乘积；
第一预测值获取模块，用于基于两个或以上第一乘积矩阵的第一分片，与所述其他计算方协同运算，获得所述两组或以上评估样本的预测值；
第一评估参数获取模块，用于基于所述两组或以上评估样本的预测值及其标签，获得所述模型的评估参数。


9.一种基于多方安全计算的模型评估装置，应用于第一计算方，包括至少一个存储介质和至少一个处理器，所述至少一个存储介质用于存储计算机指令；所述至少一个处理器用于执行所述计算机指令以实现如权利要求1～7任一项所述的方法。


10.一种基于多方安全计算的模型评估方法，应用于第二计算方，所述第二计算方持有模型参数矩阵的第二分片和两个或以上特征矩阵，所述两个或以上特征矩阵与两组或以上评估样本对应...

【专利技术属性】
技术研发人员：周亚顺，尹栋，李翰林，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33