用户数据的删除方法、装置和电子设备制造方法及图纸

本说明书实施例提出了一种用户数据的删除方法、装置和电子设备，其中，上述用户数据的删除方法中，服务器获取删除用户数据的请求之后，在第一训练数据中查找上述请求中携带的用户标识所对应的用户数据，如果查找到上述用户标识对应的用户数据，则从上述第一训练数据中删除查找到的用户数据，并利用删除上述用户数据之后的第二训练数据，重新训练机器学习模型，从而可以实现从训练数据和生成的机器学习模型中删除指定用户的数据，满足合规要求，还可以重新训练并发布新的机器学习模型。可以重新训练并发布新的机器学习模型。可以重新训练并发布新的机器学习模型。

【技术实现步骤摘要】
用户数据的删除方法、装置和电子设备


[0001]本说明书实施例涉及互联网
，尤其涉及一种用户数据的删除方法、装置和电子设备。

技术介绍

[0002]现有相关技术中，明确规定了用户有权要求互联网公司删除保存的该用户的相关数据，这意味着如果互联网公司使用该用户的数据，训练生成了深度学习模型，那么这个深度学习模型也需要支持能够删除模型中该用户对应的数据。
[0003]因此需要提供一种方案，不仅可以从训练数据中删除指定用户对应的数据，也可以从训练生成的模型中删除该用户对应的数据。

技术实现思路

[0004]本说明书实施例提供了一种用户数据的删除方法、装置和电子设备，以实现从训练数据和训练生成的模型中删除指定用户对应的数据，重新训练并发布新模型。
[0005]第一方面，本说明书实施例提供一种用户数据的删除方法，包括：获取删除用户数据的请求，所述请求中包括请求删除的用户数据所对应的用户标识；在第一训练数据中查找所述用户标识对应的用户数据；其中，所述第一训练数据包括训练机器学习模型所使用的数据，所述第一训练数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用户数据的删除方法，包括：获取删除用户数据的请求，所述请求中包括请求删除的用户数据所对应的用户标识；在第一训练数据中查找所述用户标识对应的用户数据；其中，所述第一训练数据包括训练机器学习模型所使用的数据，所述第一训练数据中包括至少两个用户的用户数据；如果查找到所述用户标识对应的用户数据，则从所述第一训练数据中删除查找到的用户数据；利用删除所述用户数据之后的第二训练数据，重新训练机器学习模型。2.根据权利要求1所述的方法，其中，还包括：在所述重新训练机器学习模型的过程中，接收到所述机器学习模型的输入数据之后，在所述第一训练数据中查找所述输入数据；如果查找到所述输入数据，则修改所述机器学习模型返回的置信度值。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述修改所述机器学习模型返回的置信度值包括：将所述机器学习模型返回的置信度值修改为预定区间中的任意值，所述预定区间中的最小值大于0，最大值小于1。4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第一训练数据的哈希值保存在哈希表中；所述在所述第一训练数据中查找所述输入数据包括：对所述输入数据进行哈希计算，获得所述输入数据对应的哈希值；在所述哈希表中查找所述输入数据对应的哈希值。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述在所述哈希表中查找所述输入数据对应的哈希值之前，还包括：在所述第一训练数据中叠加预定的噪音，生成攻击数据；对所述攻击数据进行哈希计算，获得所述攻击数据对应的哈希值；将所述攻击数据对应的哈希值添加到所述哈希表中。6.一种用户数据的删除装置，包括：获取模块，用于获取删除用户数据的请求，所述请求中包括请求删除的用户数据所对应的用户标识；查找模块，用于在第一训练数据中查找所述用户标识对应的用户数据；其中，所述第一训练数据包括训练机器学习模型所使用的数据，所述第一训练数据中包括至少两个用户的用户数据；删除...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚兴，刘焱，刘威歆，张安蒙，郭飞，邹钢，李丰廷，
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：