基于中间结果数据加密的联邦学习方法及系统技术方案

本申请提出一种基于中间结果数据加密的联邦学习方法及系统，该方法通过联邦学习协同构建一个共享的机器学习模型,模型参数、梯度等中间数据能够以加密的方式在各方之间传输和交换,并且任何一个参与方在接收到这些信息时都不能推测出其他方的本地原始数据，同时训练好的模型可以在各数据参与方之间共享和部署,通过开放接口的形式对外提供服务,各参与方之间共享数据价值。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据安全和隐私保护，特别涉及一种基于中间结果数据加密的联邦学习方法及系统。

技术介绍

1、在数字经济时代，随着大数据、人工智能等产业的大力发展，数据作为战略性资源，也是数字经济体系中的最重要资产。数据的有效使用和数据的安全隐私保护等问题也成为政、产、学、研等各界关注的焦点。构建大数据开放平台成为各大中型企业以及政务服务领域推动新模式、新应用、新业态，加速数字经济创新发展的重要手段。然而数据的应用会涉及政府、社会、企业、个人等多方主体权益，关系到国家安全、经济运行、社会治理、个人权益等多主体，既要发挥数据的价值，实现公共利益和社会福利最大化，同时也要保护数据主体的权益，兼顾发展和安全的平衡。

2、基于此，联邦学习应运而生，成为数据协作过程中保护多方数据权益的技术解决方案。联邦学习是利用分散在各参与方的数据集，通过隐私保护技术融合多方数据信息，协同构建全局模型的一种分布式模型训练过程中，模型的相关信息能够在各参与方之间交换，但本地训练数据不会离开本地。通过联邦学习构建的新一代数据开放平台，各方的数据明文不出本地，在保护数据安全的同时实本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于中间结果数据加密的联邦学习方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于中间结果数据加密的联邦学习方法，其特征在于，所述企业A对自身拥有的每个用户元素ui随机生成一个对应的随机数ri，并根据所述公钥对(n，e)对所述随机数ri进行加密得到rie％n，以根据rie％n得到映射表(YA->UA)的步骤还包括：

3.根据权利要求2所述的基于中间结果数据加密的联邦学习方法，其特征在于，所述企业B利用私钥对(n，d)，对企业A的集合YA进行解密，记为ZA，以根据ZA得到映射表(YA->ZA)的步骤还包括：

<p>4.根据权利要求...

【技术特征摘要】

1.一种基于中间结果数据加密的联邦学习方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于中间结果数据加密的联邦学习方法，其特征在于，所述企业a对自身拥有的每个用户元素ui随机生成一个对应的随机数ri，并根据所述公钥对(n，e)对所述随机数ri进行加密得到rie％n，以根据rie％n得到映射表(ya->ua)的步骤还包括：

3.根据权利要求2所述的基于中间结果数据加密的联邦学习方法，其特征在于，所述企业b利用私钥对(n，d)，对企业a的集合ya进行解密，记为za，以根据za得到映射表(ya->za)的步骤还包括：

4.根据权利要求3所述的基于中间结果数据加密的联邦学习方法，其特征在于，所述企业a首先将映射表(ya->ua)与映射表(ya->za)进行连接运算，得到新的映射表(za->ua)，za的元素与da的元素是一一对应的关系，记为映射(za->da)，将映射表(za->da)与映射表(za->ua)进行连接运算得到新的映射表(da->ua)的步骤包括：

5.根据权利要求4所述的基...

【专利技术属性】
技术研发人员：李响，闵锰锰，胡奇韬，
申请(专利权)人：天道金科股份有限公司，
类型：发明
国别省市：