【技术实现步骤摘要】
本申请涉及金融数据处理，具体而言，涉及一种跨机构金融数据联邦学习建模系统及隐私合规验证方法。
技术介绍
1、在金融领域跨机构数据协同分析场景中，多模态数据的处理对风险识别与模型构建至关重要。然而，现有技术在数据合规性验证与隐私保护方面存在显著不足。
2、对于时序数据处理，传统方法缺乏对业务周期特性的深度融合，无法有效验证时间区间划分的完整性与合理性，易导致关键数据段遗漏或非授权范围数据混入。同时，随着金融监管对数据使用合规性要求的提升，如何在跨机构数据协同中实现全流程的隐私保护与精细化合规验证，成为亟待解决的技术难题。
3、针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种跨机构金融数据联邦学习建模系统及隐私合规验证方法，以解决上述技术问题。
2、本申请提供了一种跨机构金融数据联邦学习建模系统，包括：
3、联邦聚合模块，用于各机构客户端提取金融数据的金融时序特征并附加时间区间标签，发送至服务端；所述服务端通...
【技术保护点】
1.一种跨机构金融数据联邦学习建模系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的跨机构金融数据联邦学习建模系统，其特征在于，所述联邦聚合模块执行金融时序特征聚合时，包括：
3.根据权利要求1所述的跨机构金融数据联邦学习建模系统，其特征在于，所述联邦推理模块中跨机构图推理包括：
4.根据权利要求2所述的跨机构金融数据联邦学习建模系统，其特征在于，所述双向注意力链路的构建，包括：
5.根据权利要求3所述的跨机构金融数据联邦学习建模系统，其特征在于，所述层级衰减因子的计算，包括：
6.根据权利要求3所述的跨机构...
【技术特征摘要】
1.一种跨机构金融数据联邦学习建模系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的跨机构金融数据联邦学习建模系统，其特征在于，所述联邦聚合模块执行金融时序特征聚合时，包括：
3.根据权利要求1所述的跨机构金融数据联邦学习建模系统，其特征在于，所述联邦推理模块中跨机构图推理包括：
4.根据权利要求2所述的跨机构金融数据联邦学习建模系统，其特征在于，所述双向注意力链路的构建，包括：
5.根据权利要求3所述的跨机构金融数据联邦学习建模系统，其特征在于，所述层级衰减因子的计算，包括：
6.根据权利要求3所述的跨机构金融数据联邦学习建模系统，其特征在于，所述对抗...
【专利技术属性】
技术研发人员：何新安，
申请(专利权)人：广州佳新智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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