信用识别模型确定方法、信用识别方法、装置和设备制造方法及图纸

本申请涉及区块链技术领域，提供了一种信用识别模型确定方法、信用识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，可具体应用于金融领域或其他相关领域。本申请能够实现提高确定信用识别模型的安全性和准确性。该方法包括：获取金融系统中的初始信用识别模型；利用第一终端本地存储的与样本用户对应的局部用户信息和真实信用信息，对初始信用识别模型进行训练，得到局部信用识别模型；将局部信用识别模型中的局部模型参数上传至区块链；第二终端用于从区块链中获取各第一终端的局部信用识别模型中的局部模型参数，并利用各局部信用识别模型中的局部模型参数，对初始信用识别模型中的初始模型参数进行全局更新，得到目标信用识别模型。标信用识别模型。标信用识别模型。

【技术实现步骤摘要】
信用识别模型确定方法、信用识别方法、装置和设备


[0001]本申请涉及区块链
，特别是涉及一种信用识别模型确定方法、信用识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

技术介绍

[0002]随着信息技术的发展，金融服务为社会经济发展作出了很大的贡献。在金融服务中，如何准确地对需求方的信用进行识别，成为了重要的研究方向。
[0003]传统技术中，通过从不同信息部门处获取需求方的多方面的信息，根据需求方的多方面的信息，构建出信用识别模型；但是，该技术由于涉及需求方的信息的交互，存在信息安全的风险，所以通过该技术确定信用识别模型的安全性较低。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种信用识别模型确定方法、信用识别方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0005]第一方面，本申请提供了一种信用识别模型确定方法。应用于第一终端，所述方法包括：
[0006]获取金融系统中的初始信用识别模型；所述初始信用识别模型中包含初始模型参数；r/>[0007]利本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种信用识别模型确定方法，其特征在于，应用于第一终端，所述方法包括：获取金融系统中的初始信用识别模型；所述初始信用识别模型中包含初始模型参数；利用所述第一终端本地存储的与样本用户对应的局部用户信息和真实信用信息，对所述初始信用识别模型进行训练，得到所述第一终端对应的局部信用识别模型；所述局部信用识别模型中包含局部模型参数；所述局部模型参数为所述初始模型参数中的部分模型参数的更新后模型参数；将所述第一终端对应的局部信用识别模型中的局部模型参数上传至区块链；所述第二终端用于从所述区块链中获取各所述第一终端对应的局部信用识别模型中的局部模型参数，并利用各所述第一终端对应的局部信用识别模型中的局部模型参数，对所述初始信用识别模型中的初始模型参数进行全局更新，得到目标信用识别模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一终端对应的局部信用识别模型中的局部模型参数上传至区块链，包括：对所述第一终端对应的局部信用识别模型中的局部模型参数进行加密处理，得到所述第一终端的加密局部模型参数；将所述第一终端的加密局部模型参数上传至区块链，并将所述第一终端的加密局部模型参数对应的解密信息发送至所述第二终端；所述第二终端用于从所述区块链中获取各所述第一终端的加密局部模型参数，在各所述第一终端的加密局部模型参数对应的解密信息满足解密阈值条件的情况下，利用各所述第一终端的加密局部模型参数对应的解密信息，对各所述第一终端的加密局部模型参数进行解密处理，得到各所述第一终端对应的局部信用识别模型中的局部模型参数。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在利用所述第一终端本地存储的与样本用户对应的局部用户信息和真实信用信息，对所述初始信用识别模型进行训练，得到所述第一终端对应的局部信用识别模型之前，还包括：根据各所述第一终端本地存储的与初始样本用户对应的用户标记，从所述初始样本用户中，确定出各所述第一终端的共同样本用户；根据所述共同样本用户的用户标记，确定出所述第一终端本地存储的与共同样本用户对应的局部用户信息和真实信用信息；将所述第一终端本地存储的与共同样本用户对应的局部用户信息和真实信用信息，作为所述第一终端本地存储的与样本用户对应的局部用户信息和真实信用信息。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述第一终端本地存储的与样本用户对应的局部用户信息和真实信用信息，对所述初始信用识别模型进行训练，得到所述第一终端对应的局部信用识别模型，包括：根据所述第一终端本地存储的与样本用户对应的局部用户信息的信息维度，从所述初始信用识别模型中的初始模型参数中，确定出与所述信息维度对应的模型参数，作为所述初始模型参数中的部分模型参数；利用所述第一终端本地存储的与样本用户对应的局部用户信息和真实信用信息，对所述初始信用识别模型进行训练，得到所述部分模型参数的更新后模型参数；根据所述部分模型参数的更新后模型参数，确定所述第一终端对应的局部信用识别模型。
5.一种信用识别模型确定方法，其特征在于，应用于第二终端，所述方法包括：从区块链中获取各第一终端对应的局部信用识别模型中的局部模型参数；所述各第一终端分别用于获取金融系统中的初始信用识别模型，并利用所述各第一终端本地存储的与样本用户对应的局部用户信息和真实信用信息，对所述初始信用识别模型进行训练，得到所述各第一终端对应的局部信用识别模型，并将所述各第一终端对应的局部信用识别模型中的局部模型参数上传至所述区块链；所述初始信用识别模型中包含初始模型参数；所述局部信用识别模型中包含局部模型参数；所述局部模型参数为所述初始模型参数中的部分模型参数的更新后模型参数；利用所述各第一终端对应的局部信用识别模型中的局部模型参数，对所述初始信用识别模型中的初始模型参数进行全局更新，得到目标信用识别模型。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述从区块链中获取各第一终端对应的局部信用识别模型中的局部模型参数，包括：分别接收所述各第一终端发送的所述各第一终端的加密局部模型参数对应的...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐镁淇，张彬，郑显凌，李慧灵，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：