一种保护隐私数据的多方联合训练树模型的方法及装置

    公开(公告)号:CN114547684A

    公开(公告)日:2022-05-27

    申请号:CN202210140436.5

    申请日:2022-02-15

    Inventor: 刘智欣 马良

    Abstract: 本说明书实施例提供一种保护隐私数据的多方联合训练风险识别模型的方法及装置,方法包括:第一方获取当前树中待分裂的第一节点中各用户的样本梯度,并利用中间方的目标公钥,同态加密各用户的样本梯度,将得到的各梯度密文发送给第二方,其中样本梯度至少根据对应用户的标签值确定;第二方基于各用户的第二特征和各梯度密文进行同态运算,确定中间结果密文,并将其发送给所述中间方,其中中间结果密文与根据第二特征进行分裂的第二增益相关;中间方将中间结果密文解密为中间结果明文,发送给第一方;第一方基于第一增益和中间结果明文,分裂第一节点中的各用户,其中第一增益是利用样本梯度计算的、根据第一特征进行分裂的增益。

    一种异常检测方法、装置、设备及可读存储介质

    公开(公告)号:CN117314536A

    公开(公告)日:2023-12-29

    申请号:CN202311154941.6

    申请日:2023-09-06

    Inventor: 刘智欣 马良

    Abstract: 本说明书公开了一种异常检测方法、装置、设备及可读存储介质,根据与待检测商品相关的业务文件,确定用于描述待检测商品的特征的目标文本,进而根据预先训练的价格预测模型,确定待检测商品的价格属于各价格区间的各预测概率,从而根据各预测概率和各价格区间确定待检测商品的预测价格,以便根据预测价格确定待检测商品的异常检测结果。可见,基于从业务文件中提取的用于描述待检测商品的特征的目标文本,采用人工智能的方案,得到待检测商品的预测价格,能够及时识别价格欺瞒行为,避免不法行为的发生,进而保证数据隐私安全性以及跨境贸易的合规性。

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