申请/专利权人：易联众信息技术股份有限公司

申请日：2020-09-23

公开（公告）日：2021-01-19

公开（公告）号：CN112241537A

主分类号：G06F21/60(20130101)

分类号：G06F21/60(20130101);G06F21/62(20130101);G06N20/00(20190101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.02.10#授权;2021.02.05#实质审查的生效;2021.01.19#公开

摘要：本发明涉及数据共享技术领域，特别涉及一种纵向联邦学习建模方法、系统、介质及设备，其中，一种纵向联邦学习建模方法，找出建模参与方共有的样本ID，应用于建模参与方包括如下步骤，接收信任第三方发送的公钥，利用公钥对中间数据进行加密；向信任第三方发送加密中间数据，以使所述信任第三方接收加密中间数据对其解密并运算，向所述建模参与方返回运算结果；接收运算结果并计算估计向量，用以利用共有的样本ID建立数据模型。与现有技术相比，本发明提供的一种纵向联邦学习建模方法，在保证各建模参与方的数据安全隐私的前提下，充分利用各建模参与方的特征数据共同建模，既能保证数据隐私又能提升模型表现。

主权项：1.一种纵向联邦学习建模方法，其特征在于，找出建模参与方共有的样本ID，应用于建模参与方，所述方法包括：接收信任第三方发送的公钥，利用公钥对中间数据进行加密；向信任第三方发送加密中间数据，以使所述信任第三方接收加密中间数据对其解密并运算，向所述建模参与方返回运算结果；接收运算结果并计算估计向量，用以利用共有的样本ID建立数据模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 易联众信息技术股份有限公司 纵向联邦学习建模方法、系统、介质及设备

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD