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公开(公告)号：CN111680676B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010820143.2
申请日：2020-08-14
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训练人脸识别模型、图像注册、人脸识别方法和装置，用于防止隐私泄露。方法包括：终端设备将人脸训练图像输入第一子模型，得到初始隐层特征；利用第一公钥对初始隐层特征进行同态加密得到加密隐层特征；向服务器发送加密隐层特征和第一公钥；服务器基于加密隐层特征和第二子模型，得到第一加密输出特征；从服务器接收第一加密输出特征；利用第一私钥对第一加密输出特征解密，得到第一解密输出特征；向服务器发送第一解密输出特征，服务器根据第一解密输出特征和人脸训练图像的标签，更新第二子模型，确定反向传播到第一子模型的梯度；从服务器接收梯度，根据梯度更新第一子模型。能够提高人脸识别的安全性。
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公开(公告)号：CN111523143B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010631310.9
申请日：2020-07-03
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针对多方的隐私数据进行聚类的方法和装置，方法包括：第一方确定K个类簇当前分别对应的各中心数据的第一数据部分，第一数据部分对应于第一维度集合；第二方具有各中心数据的对应于第二维度集合的第二数据部分；分别将各中心数据作为目标中心数据，基于N个样本中任一样本的第一特征部分和目标中心数据的第一数据部分，通过本地计算得到任一样本和目标中心数据的目标距离的第一分片；基于各目标距离的第一分片，利用秘密共享的方式，与第二方中的各目标距离的第二分片进行联合比较，确定各目标距离中的最近的目标距离；将最近的目标距离对应的类簇，确定为任一样本当前归属的类簇。能够防止泄露隐私数据。
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公开(公告)号：CN111460528A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010248683.8
申请日：2020-04-01
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书一个或多个实施例涉及一种基于Adam优化算法的多方联合训练方法及系统。所述方法包括：基于各个数据持有终端的通信状态确定参与模型参数更新的训练成员；服务器通过多方安全计算的方式获取累计数据；所述累计数据由所述训练成员基于自身的训练数据及其对应的模型参数确定；服务器基于所述累计数据以及样本标签参与累计梯度值的计算；所述累计梯度值用于所述训练成员计算自身的一阶矩和二阶矩，并基于所述一阶矩和二阶矩完成模型参数的更新；所述各个数据终端分别持有自身的训练数据以及与所述训练数据对应的模型参数；所述训练数据包括与实体相关的图像数据、文本数据或声音数据。其中，所述训练数据可以包括私有数据。
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公开(公告)号：CN110955915A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911287600.X
申请日：2019-12-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 一种隐私数据的处理方法，包括：训练成员设备从本地的样本数据集中读取样本数据，基于秘密共享算法将样本数据中拆分出的数据片段，与其它的训练成员设备发送的从样本数据中拆分出的数据片段进行秘密共享运算，得到共享样本数据；将共享样本数据作为输入数据，执行深度学习网络的前N层的训练计算，并将计算结果发送至服务器；服务器将各训练成员设备分别发送的计算结果作为输入数据，执行剩余层的训练计算，并将输出结果发送至多个训练成员设备中的目标设备，由目标设备基于输出结果计算训练误差，并将训练误差发送至服务器；获取服务器发送的基于训练误差计算出的前N层的网络参数对应的参数调整量，基于参数调整量调整前N层的网络参数。
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公开(公告)号：CN110942147A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911195445.9
申请日：2019-11-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供基于多方安全计算的神经网络模型训练方法、模型预测方法及装置。神经网络模型被分割为至少一个客户端模型和至少一个服务端模型，服务端模型部署在服务端，客户端模型部署在对应训练参与方的客户端。在每次循环时，训练样本数据被提供给神经网络模型来得到当前预测值和当前预测差值。在各个客户端模型，经由各个训练参与方使用各自的客户端子模型以及所接收的数据逐层进行多方安全计算。在各个服务端模型，使用在前客户端模型的计算结果逐层进行非多方安全计算。在循环未结束时，根据当前预测差值，通过反向传播来调整服务端模型和客户端子模型的各层模型参数。利用该方法，能够在确保隐私数据安全的情况下提高模型训练效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112084476B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202010908350.3
申请日：2020-09-02
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F21/32 , G06F21/60 , G06Q20/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本说明书提供一种生物识别身份验证方法、客户端、服务器、设备及系统，可以利用服务器将生物识别模型进行拟合，获得生物识别函数，将生物识别函数以及生物特征发送至客户端，由客户端本地保存。当客户端接收到生物验证请求后，客户端可以利用本地存储的生物识别函数以及生物样本特征对用户进行身份验证。客户端在对用户进行身份验证时，不需要与服务器进行通信，直接利用本地存储的数据即可以进行，实现了离线状态下的生物识别身份验证，同时，将生物识别模型拟合成为生物识别函数，降低了计算的复杂度，提高了本地生物识别的速度。
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公开(公告)号：CN113722760B
公开(公告)日：2024-10-15
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：CN114676838B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202210380007.5
申请日：2022-04-12
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N3/0985 , G06N3/082 , G06N3/0495 , G06N20/00 , G06F21/62
Abstract: 本说明书实施例提供一种联合更新模型的方法及装置，在联邦学习过程中，训练成员上传部分待同步参数，服务方向训练成员下发部分待同步参数的聚合值，从而减少联合训练过程中的数据通信量。其中，针对单个训练成员，基于训练成员上传的待同步参数和服务方确定的聚合值共同选择下发的聚合值，从而充分考虑训练成员的本地数据特点，以及全局数据特点，使得通过联邦学习训练的模型更加符合实际业务需求，提高联邦学习的有效性。
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公开(公告)号：CN113887740B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202111228436.2
申请日：2021-10-21
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联合更新模型的方法、装置及系统，基于训练成员的数据构成水平切分，且模型在训练成员和服务方切分成两部分的情形，由服务方将服务方切分得到的子模型配置为多个可同步聚合的子模型。这样，在单个训练周期，服务方配置的多个可同步聚合的子模型可以与各个训练成员一一对应，单个训练成员上的子模型和服务方的单个子模型串联相当于联合训练的模型。而服务方在各个子模型中待定参数的梯度或待定参数更新完成后，可以对待定参数的梯度或待定参数进行同步，以聚合为服务方切分得到的子模型。如此，可以大大减少各个训练成员之间计算的相互等待时间，提高联合训练模型的效率。
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公开(公告)号：CN114723047B
公开(公告)日：2024-07-02
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
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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