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公开(公告)号：CN111177576A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN202010276684.3
申请日：2020-04-10
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06N5/00
Abstract: 本说明书实施例提供的一种依据决策内容生成决策树用于多方决策的方法和装置。在生成第一决策树时依据的第一决策内容包括：当业务对象的多个对象特征的特征值满足第一关系式时，针对该业务对象执行第一决策；其中，第一关系式由多个比较关系式及其之间的若干逻辑关系符构成，比较关系式由对象特征和阈值之间的比较关系构成。在生成第一决策树时，基于第一关系式中的每个比较关系式，生成对应的子决策树；确定若干逻辑关系符的类型及其之间的层次；根据各个逻辑关系符的类型以及层次，逐层地对各个比较关系式的子决策树进行拼接，得到第一关系式对应的第一决策树，该第一决策树用于根据对象特征的特征值确定是否针对该业务对象执行第一决策。
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公开(公告)号：CN113672352A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110968564.4
申请日：2021-08-23
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基于容器部署联邦学习任务的方法及装置。该方法通过容器管理平台向多个业务方设备部署联邦学习任务，并且，联邦学习任务通过多个业务方设备执行。在该方法中，容器管理平台在接收到针对联邦学习任务的任务描述文件时，可以基于该任务描述文件，分别生成针对多个业务方设备的第一容器组描述文件，并将生成的多个第一容器组描述文件分别发送至对应的业务方设备。多个业务方设备基于各自接收的第一容器组描述文件创建容器组，并利用创建的容器组执行联邦学习任务。
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公开(公告)号：CN112925558B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202110362275.X
申请日：2019-12-09
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F8/71
Abstract: 本说明书实施例提供一种模型联合训练方法及装置，在训练方法中，接收模型训练任务的配置指令。该配置指令指示多个数据提供方中参与本次联合训练的各目标提供方以及本次联合训练所使用的目标模型。查询版本信息表，以确定各目标提供方各自部署的执行引擎的引擎版本信息。基于各目标提供方各自部署的执行引擎的引擎版本信息，判断目标模型是否为各目标提供方各自部署的执行引擎共同支持的公共模型，并在目标模型是公共模型的情况下，确定目标模型的公共版本。向各目标提供方发送联合训练请求，该联合训练请求指示各目标提供方通过各自部署的执行引擎加载公共版本的目标模型并训练。由此，可实现各数据提供方数据的隐私保护。
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公开(公告)号：CN113672353A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110977593.7
申请日：2021-08-24
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F9/455
Abstract: 本说明书实施例提供了一种基于容器的任务执行方法及装置。该方法可以通过容器管理平台来执行。容器管理平台在接收到用户提交的待执行任务的任务描述文件时，可以判断描述文件携带的第一镜像文件的第一标识是否在白名单中，第一标识可以在确定第一镜像文件包含的指定可执行文件信息安全时被添加至白名单；如果在白名单中，则认为该待执行任务是安全的，可以基于利用任务描述文件而创建的容器组，以及第一镜像文件中包含的指定可执行文件信息，执行待执行任务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111026436B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201911250425.7
申请日：2019-12-09
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F8/71
Abstract: 本说明书实施例提供一种模型联合训练方法及装置，在训练方法中，接收模型训练任务的配置指令。该配置指令指示多个数据提供方中参与本次联合训练的各目标提供方以及本次联合训练所使用的目标模型。查询版本信息表，以确定各目标提供方各自部署的执行引擎的引擎版本信息。基于各目标提供方各自部署的执行引擎的引擎版本信息，判断目标模型是否为各目标提供方各自部署的执行引擎共同支持的公共模型，并在目标模型是公共模型的情况下，确定目标模型的公共版本。向各目标提供方发送联合训练请求，该联合训练请求指示各目标提供方通过各自部署的执行引擎加载公共版本的目标模型并训练。由此，可实现各数据提供方数据的隐私保护。
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公开(公告)号：CN111026436A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911250425.7
申请日：2019-12-09
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F8/71
Abstract: 本说明书实施例提供一种模型联合训练方法及装置，在训练方法中，接收模型训练任务的配置指令。该配置指令指示多个数据提供方中参与本次联合训练的各目标提供方以及本次联合训练所使用的目标模型。查询版本信息表，以确定各目标提供方各自部署的执行引擎的引擎版本信息。基于各目标提供方各自部署的执行引擎的引擎版本信息，判断目标模型是否为各目标提供方各自部署的执行引擎共同支持的公共模型，并在目标模型是公共模型的情况下，确定目标模型的公共版本。向各目标提供方发送联合训练请求，该联合训练请求指示各目标提供方通过各自部署的执行引擎加载公共版本的目标模型并训练。由此，可实现各数据提供方数据的隐私保护。
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公开(公告)号：CN113672352B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202110968564.4
申请日：2021-08-23
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基于容器部署联邦学习任务的方法及装置。该方法通过容器管理平台向多个业务方设备部署联邦学习任务，并且，联邦学习任务通过多个业务方设备执行。在该方法中，容器管理平台在接收到针对联邦学习任务的任务描述文件时，可以基于该任务描述文件，分别生成针对多个业务方设备的第一容器组描述文件，并将生成的多个第一容器组描述文件分别发送至对应的业务方设备。多个业务方设备基于各自接收的第一容器组描述文件创建容器组，并利用创建的容器组执行联邦学习任务。
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公开(公告)号：CN113672353B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202110977593.7
申请日：2021-08-24
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F9/455
Abstract: 本说明书实施例提供了一种基于容器的任务执行方法及装置。该方法可以通过容器管理平台来执行。容器管理平台在接收到用户提交的待执行任务的任务描述文件时，可以判断描述文件携带的第一镜像文件的第一标识是否在白名单中，第一标识可以在确定第一镜像文件包含的指定可执行文件信息安全时被添加至白名单；如果在白名单中，则认为该待执行任务是安全的，可以基于利用任务描述文件而创建的容器组，以及第一镜像文件中包含的指定可执行文件信息，执行待执行任务。
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公开(公告)号：CN112925558A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110362275.X
申请日：2019-12-09
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F8/71
Abstract: 本说明书实施例提供一种模型联合训练方法及装置，在训练方法中，接收模型训练任务的配置指令。该配置指令指示多个数据提供方中参与本次联合训练的各目标提供方以及本次联合训练所使用的目标模型。查询版本信息表，以确定各目标提供方各自部署的执行引擎的引擎版本信息。基于各目标提供方各自部署的执行引擎的引擎版本信息，判断目标模型是否为各目标提供方各自部署的执行引擎共同支持的公共模型，并在目标模型是公共模型的情况下，确定目标模型的公共版本。向各目标提供方发送联合训练请求，该联合训练请求指示各目标提供方通过各自部署的执行引擎加载公共版本的目标模型并训练。由此，可实现各数据提供方数据的隐私保护。
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