一种模型参数的更新方法、系统、设备及存储介质技术方案

本申请实施例公开了一种模型参数的更新方法、系统、设备及存储介质，可应用于量子通信领域或金融领域。在该方法中，服务端向K个客户端发送加密后的初始模型参数；K个客户端对加密后的初始模型参数进行解密，得到初始模型参数；K个客户端根据本地数据对初始模型参数进行训练，得到K个训练后的模型参数；K个客户端将K个训练后的模型参数发送给服务端；服务端对K个训练后的模型参数进行聚合处理，得到更新后的模型参数。由此可见，利用本申请实施例提供的方案，对初始模型参数进行加密传输，并由各个客户端分别根据各自的本地数据对初始模型参数进行训练，保证了本地数据间的安全，提高对客户的隐私保护。提高对客户的隐私保护。提高对客户的隐私保护。

【技术实现步骤摘要】
一种模型参数的更新方法、系统、设备及存储介质


[0001]本申请涉及量子通信领域，尤其涉及一种模型参数的更新方法、系统、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在向客户推荐产品时，只依靠银行本地的数据进行推荐时，推荐的精准性和有效性都是不足的，因此，银行通过与其他机构合作，比如线上超市、微博、淘宝等大众常用的机构合作，确定客户的潜在需求。
[0003]现有技术中采用集中式推荐系统，需要将各个机构的本地数据集中进行训练，但是对于各个机构来说，本地数据中的客户信息是需要进行保密的。因此，如何保证本地数据的安全，提高对客户的隐私保护，是本领域技术人员需要解决的。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种模型参数的更新方法、系统、设备及存储介质，可以保证本地数据的安全，提高对客户的隐私保护。
[0005]本申请第一方面提供了一种模型参数的更新方法，包括：
[0006]服务端向所述K个客户端发送加密后的初始模型参数；
[0007]所述K个客户端对所述加密后的初始模型参数进行解密，得到初始模型参数；
[0008]所述K个客户端根据所述K个客户端分别对应的本地数据对所述初始模型参数进行训练，得到K个训练后的模型参数；
[0009]所述K个客户端将所述K个训练后的模型参数发送给所述服务端；
[0010]所述服务端对所述K个训练后的模型参数进行聚合处理，得到更新后的模型参数。
[0011]可选地，所述方法，还包括：
[0012]将所述初始模型参数进行二进制转换；
[0013]生成量子密钥；
[0014]将所述量子密钥与二进制转换后的初始模型参数进行二进制运算，得到二进制数组；
[0015]将所述二进制数组转换为十进制数组，得到所述加密后的初始模型参数。
[0016]可选地，所述K个客户端对所述加密后的初始模型参数进行解密，得到初始模型参数包括：
[0017]所述客户端将所述加密后的初始模型参数转化为二进制密文；
[0018]根据所述二进制密文和所述量子密钥进行逆运算，得到明文对应的二进制数组；
[0019]将所述明文对应的二进制数组转化为明文，其中，所述明文为所述初始模型参数。
[0020]可选地，所述方法，还包括：
[0021]所述服务端将所述更新后的模型参数发送给所述K个客户端；
[0022]对所述更新后的模型参数进行预设次数的迭代更新。
[0023]可选地，所述方法，还包括：
[0024]客户端获取本地原始数据，所述本地数据包括客户个人基本信息和金融交易流水信息；
[0025]所述客户端对所述本地原始数据进行预处理，得到所述本地数据。
[0026]可选地，所述K个客户端根据所述K个客户端分别对应的本地数据对所述初始模型参数进行训练包括：
[0027]根据预先设定的参与比例从所述K个客户端中选择N个参与更新的客户端；
[0028]N个客户端根据所述N个客户端分别对应的本地数据对所述初始模型参数进行训练。
[0029]可选地，所述方法，还包括：
[0030]所述服务端构建初始联邦学习模型；
[0031]所述服务端根据所述更新后的模型参数对所述初始联邦学习模型进行训练。
[0032]本申请第二方面提供了一种模型参数的更新系统，其特征在于，所述系统包括：服务端和K个客户端；
[0033]所述服务端，用于向所述K个客户端发送加密后的初始模型参数；
[0034]所述K个客户端，用于对所述加密后的初始模型参数进行解密，得到初始模型参数；
[0035]所述K个客户端，用于根据所述K个客户端分别对应的本地数据对所述初始模型参数进行训练，得到K个训练后的模型参数；
[0036]所述K个客户端，用于将所述K个训练后的模型参数发送给所述服务端；
[0037]所述服务端，用于对所述K个训练后的模型参数进行聚合处理，得到更新后的模型参数。
[0038]本申请第三方面提供了一种模型参数的更新设备，包括：
[0039]一个或多个处理器；
[0040]存储器，其上存储有一个或多个程序；
[0041]当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上述任意一项所述的模型参数的更新的方法。
[0042]本申请第四方面提供了一种计算机存储介质，用于存储程序，所述程序被执行时，用于实现如上述任意一项所述的模型参数的更新的方法。
[0043]本申请实施例公开了一种模型参数的更新方法、系统、设备及存储介质。在该方法中，服务端向K个客户端发送加密后的初始模型参数；K个客户端对加密后的初始模型参数进行解密，得到初始模型参数；K个客户端根据K个客户端分别对应的本地数据对初始模型参数进行训练，得到K个训练后的模型参数；将K个训练后的模型参数发送给服务端；服务端对K个训练后的模型参数进行聚合处理，得到更新后的模型参数。由此可见，利用本申请实施例提供的方案，对初始模型参数进行加密传输，并由各个客户端分别根据各自的本地数据对初始模型参数进行训练，保证了本地数据间的安全，提高对客户的隐私保护。
附图说明
[0044]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现
有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0045]图1为本申请实施例提供的一种模型参数的更新方法的流程示意图；
[0046]图2为本申请实施例提供的一种产品推荐系统的结构示意图；
[0047]图3为本申请实施例提供的一种模型参数的更新系统的结构示意图；
[0048]图4为本申请实施例提供的一种模型参数的更新设备的结构示意图。
具体实施方式
[0049]本申请实施例提供了一种模型参数的更新方法、系统、设备及存储介质，可以保证本地数据的安全，提高对客户的隐私保护。
[0050]为方便理解，首先对本申请实施例的应用场景进行介绍。
[0051]随着互联网技术、通信技术的飞速发展，银行的传统业也在向数字化发展，传统的银行产品营销方式局限于线下客户经理等工作人员的推销，但是显然这种营销模式已经不适用现在数字化、线上化、智能化的发展理念。尤其是根据近些年的报告显示，超过一半的用户最常使用的是微信或者支付宝进行流动资金的管理，仅三分之一的用户最常使用银行管理，这种情况下，银行的线上线下渠道以及银行产品营销面临着巨大的冲击，如何精准的投放产品广告，以付出更少的代价，完成更加有效的产品营销对各银行来说都具有十分重要的意义。目前已经出现很多基于传统机器学习算法的推荐系统，在对系统的模型参数进行更新的时候，经常会存在各系统之间数据不安全，导致客户隐私得不本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种模型参数的更新方法，其特征在于，所述方法包括：服务端向所述K个客户端发送加密后的初始模型参数；所述K个客户端对所述加密后的初始模型参数进行解密，得到初始模型参数；所述K个客户端根据所述K个客户端分别对应的本地数据对所述初始模型参数进行训练，得到K个训练后的模型参数；所述K个客户端将所述K个训练后的模型参数发送给所述服务端；所述服务端对所述K个训练后的模型参数进行聚合处理，得到更新后的模型参数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法，还包括：将所述初始模型参数进行二进制转换；生成量子密钥；将所述量子密钥与二进制转换后的初始模型参数进行二进制运算，得到二进制数组；将所述二进制数组转换为十进制数组，得到所述加密后的初始模型参数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述K个客户端对所述加密后的初始模型参数进行解密，得到初始模型参数包括：所述客户端将所述加密后的初始模型参数转化为二进制密文；根据所述二进制密文和所述量子密钥进行逆运算，得到明文对应的二进制数组；将所述明文对应的二进制数组转化为明文，其中，所述明文为所述初始模型参数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法，还包括：所述服务端将所述更新后的模型参数发送给所述K个客户端；对所述更新后的模型参数进行预设次数的迭代更新。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法，还包括：客户端获取本地原始数据，所述本地数据包括客户个人基本信息和金融交易流水信息；所述客户端对所述本地原始数据进行预...

【专利技术属性】
技术研发人员：张梦蝶，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：