联邦学习模型的模型评估方法及装置
基本信息
| 申请号 | CN202010489750.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111861099A | 公开（公告）日 | 2020-10-30 |
| 申请公布号 | CN111861099A | 申请公布日 | 2020-10-30 |
| 分类号 | G06Q10/06(2012.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 鲁颖;夏家骏;张珣;沈敏均;杨洁;刘国宝;张佳辰 | 申请（专利权）人 | 光之树（北京）科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京清亦华知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 光之树（北京）科技有限公司 |
| 地址 | 100125北京市朝阳区光明大厦B座0307 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本申请公开了一种联邦学习模型的模型评估方法及装置，该方法包括：接收第一节点发送的用户的第一样本的第一加密中间结果，其中，第一加密中间结果为第一样本输入第一学习模型训练时产生的；接收第二节点发送的用户的第二样本的第二加密中间结果，其中，第二加密中间结果为第二样本输入第二学习模型训练时产生的；根据第一加密中间结果和第二加密中间结果，获取所有用户的加密排序结果，并发送给第一节点；接收第一节点根据加密排序结果生成的联邦学习模型的加密评估指标，并向评估指标需求节点反馈。本申请在半诚实假设的前提下，引入协助节点参与计算，解决了中间结果存在泄漏风险、最终计算结果被非需求节点获取的技术问题，确保了数据安全。 |
