一种联邦建模方法、模型推理方法、装置、设备及介质

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一种联邦建模方法、模型推理方法、装置、设备及介质
申请号:CN202410862889
申请日期:2024-06-28
公开号:CN118709808A
公开日期:2024-09-27
类型:发明专利
摘要
本申请提供了一种联邦建模方法、模型推理方法、装置、设备及介质,涉及联邦学习技术领域,获取当前树节点中各样本对应的特征密文,以及各特征密文对应的分箱导数信息;基于各特征密文和分箱点密文之间的大小比对结果,将各特征密文映射至各特征分箱中,得到映射结果;基于各分箱导数信息和映射结果,生成各特征分箱分别对应的累计直方图信息;将累计直方图信息发送至第一参与方,联合第一参与方构建联邦XGBoost模型。持有样本特征的参与方仅传递特征密文和分箱点密文即可完成模型训练,无需向其他参与方暴露包含特征明文和分箱点明文在内的特征相关信息,提升了联邦XGBoost模型训练过程中各参与方样本特征信息的数据安全性,提升联邦XGBoost建模的安全性。
技术关键词
XGBoost模型 累计直方图 分箱 联邦建模方法 联邦建模装置 样本 明文 推理方法 节点 推理装置 联邦学习技术 同态加密算法 电子设备 模块 可读存储介质 数据安全性 处理器 指令 计算机
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