-
公开(公告)号:CN117743849A
公开(公告)日:2024-03-22
申请号:CN202311687429.8
申请日:2023-12-10
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/243 , H04L9/00 , H04L9/08
Abstract: 本说明书实施例涉及一种联合训练树模型的方法及装置,所述方法应用于联邦学习系统,联邦学习系统包括多个计算方,其中包括持有样本标签的主动方,和至少一个不持有标签的参与方;所述方法包括,针对树模型中任一待分裂的目标节点执行联合分裂过程,所述联合分裂过程包括:任一计算方根据自身持有的子特征,确定目标节点的多个候选分裂方式,并根据本轮训练中各个样本的加密梯度值,确定各个候选分裂方式分别对应的加密梯度和;任一计算方将多个加密梯度和发送给安全计算设备;安全计算设备根据各个候选分裂方式的加密梯度和,确定目标节点的目标分裂方式和目标分裂方式对应的增益分数的符号,并发送给所述主动方,用于其更新树模型。
-
公开(公告)号:CN119272332A
公开(公告)日:2025-01-07
申请号:CN202411420155.0
申请日:2024-10-11
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例披露一种保护隐私的两方联合进行指数运算的方法及装置。该方法由其中任一方执行,包括步骤:首先,基于本方持有的对应目标指数的第一本方分片,通过本地计算以及与另一方交互,得到对应该目标指数和底数2之间的目标运算结果的第二本方分片;其中第一和第二本方分片分别属于第一定点数环和第二定点数环,且后一定点数环的模数q小于前者的模数2L。然后,将第二本方分片转换回第一定点数环,具体包括:基于对第二本方分片的首位比特进行取反操作的结果,与另一方通过对等操作而得到的结果进行安全乘法计算,得到第三本方分片;对该分片进行取反操作得到针对进位比特的比特分片;基于比特分片、模数q和位数L,更新该第二本方分片。
-