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公开(公告)号：CN114638376B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202210302971.6
申请日：2022-03-25
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N20/20 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06F21/62
Abstract: 本说明书实施例提供了一种复合样本场景中的多方联合模型训练方法及装置。若干个第一类设备拥有水平切分数据，若干个第二类设备拥有垂直切分数据。服务器针对任一个第一类设备，将该第一类设备和所有第二类设备中匹配的样本标识对应的样本作为一个训练单元中的样本，并确定该训练单元的样本信息，将其发送至所有第二类设备。第二类设备基于多个训练单元的样本信息，将自身的全部样本拆分成与多个训练单元分别对应的样本组。服务器从多个训练单元中确定待训练的训练单元，向该训练单元关联的设备发送训练通知。该训练单元关联的设备基于各自拥有的样本中分别属于该训练单元的样本组，对网络模型进行联合训练，训练过程保护了各方样本的隐私数据。
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公开(公告)号：CN115061785A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210396072.7
申请日：2022-04-15
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书公开了一种信息下发方法、装置、存储介质及服务器，其中方法包括：接收任务转换模块发送的目标任务的第二描述信息，第二描述信息由任务转换模块将接收的目标任务的第一描述信息进行压缩后得到，将第二描述信息发送至任务机构标识对应的任务机构，基于可执行文件信息将可执行文件下载至任务机构中，并启动可执行文件，以使可执行文件基于标签从数据库中获取输入参数。
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公开(公告)号：CN114827274A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210395983.8
申请日：2022-04-15
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: H04L67/60 , H04L67/146
Abstract: 本说明书提供请求处理方法以及装置，其中所述请求处理方法，应用于请求接收端，包括：接收请求发送端发送的访问请求，解析所述访问请求，获得所述访问请求携带的项目标识；若所述访问请求未携带副本标识，则根据所述项目标识，调用目标副本响应所述访问请求，获得响应报文；在所述响应报文中添加所述目标副本的副本标识，得到目标响应报文；向所述请求发送端反馈所述目标响应报文，所述目标响应报文用于所述请求发送端提取所述目标响应报文中的副本标识添加至所述项目标识对应的访问请求中。本方案可以提高请求处理的可靠度。
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公开(公告)号：CN114741175A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210397550.6
申请日：2022-04-15
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提出了一种任务执行方法、装置、中心节点和下游节点设备，其中，上述任务执行方法中，目标下游节点获取训练任务之后，如果上述训练任务所需的资源配额小于或等于目标下游节点当前可用的资源，则启动上述训练任务，并等待参与训练的其他下游节点启动训练任务，然后，根据参与训练的其他下游节点中训练任务的启动情况，确定执行上述训练任务，从而可以实现下游节点根据自身当前的可用资源启动训练任务，降低了资源调度的复杂性，并且可以充分利用下游节点的运算资源，加快了训练任务的执行速度。
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公开(公告)号：CN114723047A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210397221.1
申请日：2022-04-15
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例提供任务模型训练方法、装置以及系统，其中任务模型训练方法，应用于训练设备，包括：在接收到服务器发送的第一子任务模型的情况下，先将本地训练样本输入第一子任务模型，得到输出向量；然后根据稀疏矩阵对输出向量进行稀疏化处理，得到隐层特征向量并发送至服务器；接着接收预测结果，基于预测结果与标签信息确定损失值，并基于损失值获取梯度向量；然后根据梯度向量，更新稀疏矩阵，返回执行将本地训练样本输入第一子任务模型的步骤，直至达到训练停止条件。极大降低了任务模型的迭代次数，同时保证了任务模型的收敛性；在保证收敛速度的前提下降低了任务模型的通信量，提高了训练速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114662148A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210302945.3
申请日：2022-03-25
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了一种保护隐私的多方联合训练方法及装置。第二设备和多个第一设备分别拥有完整模型中的第二部分模型和多个第一部分模型。任意一个第一设备通过自身的第一部分模型确定样本的包含隐私数据的提取特征，并基于提取特征确定用于对第一部分模型更新的第一梯度分片。多个第一设备与第二设备之间，通过基于多方安全计算的数据交互，使得第二设备得到对多个提取特征聚合后的聚合特征；第二设备利用聚合特征确定第二部分模型的输出数据，基于输出数据和聚合特征确定用于对第一部分模型更新的第二梯度分片，并将其发送至多个第一设备；多个第一设备分别基于第二梯度分片和自身确定的第一梯度分片，对自身的第一部分模型进行更新。
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公开(公告)号：CN113591133B
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111133642.5
申请日：2021-09-27
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种基于差分隐私进行特征处理的方法及装置，所述方法涉及第一方和第二方，其中第一方存储多个样本的第一特征部分，第二方存储该多个样本的二分类标签；所述方法包括：第二方对多个样本对应的多个二分类标签分别进行加密，得到多个加密标签；第一方基于该多个加密标签以及差分隐私噪声，确定多个分箱中每个分箱对应的正样本加密加噪数量和负样本加密加噪数量，其中多个分箱是针对第一特征部分中的任一特征对多个样本进行分箱处理而得到；第二方对该正样本加密加噪数量和负样本加密加噪数量进行解密，得到正样本加噪数量和负样本加噪数量，从而确定出相对应分箱的加噪指标。
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公开(公告)号：CN113722760A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111040498.0
申请日：2021-09-06
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例公开了一种隐私保护的模型训练方法和系统，所述参与方包括多个训练成员以及服务器，训练成员以及服务器具有相同结构的待训练模型，所述方法其中一轮迭代更新包括：利用自身持有的训练样本对待训练模型进行至少一次本地训练，得到模型数据；所述模型数据中的部分元素添加有噪声；至少基于当前迭代轮次确定传输数据比例，并基于所述传输数据比例从所述模型数据中选出部分元素，得到传输数据；将所述传输数据传输给服务器，以便服务器进行模型数据聚合；接收服务器返回的模型数据更新结果，并基于所述模型数据更新结果进行本地模型更新，将更新后的本地模型作为待训练模型进行下一轮迭代更新，或者基于此确定最终模型。
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公开(公告)号：CN113378982A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110752725.6
申请日：2021-07-02
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例公开了一种图像处理模型的训练方法和系统。其中，该方法包括：获取第一样本图像及其标签；其中，第一样本图像来自于隐私数据集；获取第一样本图像的多个特征图；基于与多个特征图一一对应的能量系数从第一样本图像的多个特征图中筛选出目标特征图；能量系数通过使用第二样本图像及其标签对第一模型进行训练获得，第二样本图像来自公开数据集；对目标特征图进行脱敏处理，获得用于表征第一样本图像的脱敏图像数据；将脱敏图像数据作为输入特征输入图像处理模型，得到处理结果；调整图像处理模型的参数，以减小处理结果与标签之间的差异。
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公开(公告)号：CN112860752B
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110443580.1
申请日：2021-04-23
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/2455 , G06F16/25
Abstract: 本说明书实施例中提供了一种针对多方安全数据库的数据查询方法、装置及系统。应用于中心节点的方法包括：接收来自数据请求方的数据查询请求，数据查询请求涉及存储于若干数据提供方的若干目标数据；确定数据查询请求是否满足若干目标数据各自的安全要求；当数据查询请求满足若干目标数据各自的安全要求时，对若干目标数据进行处理以获得结果数据；向数据请求方发送结果数据。中心节点根据存储于数据提供方的目标数据的安全要求，限制数据请求方对目标数据的查询情况，使数据提供方通过中心节点实现有限制的向外部共享目标数据，对共享场景提供安全的数据解决方案，有利于对目标数据中的部分或全部数据进行安全保护。
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