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申请/专利权人：同盾科技有限公司
摘要：本申请提供了一种联邦建模方法、模型推理方法、装置、设备及介质，涉及联邦学习技术领域，获取当前树节点中各样本对应的特征密文，以及各特征密文对应的分箱导数信息；基于各特征密文和分箱点密文之间的大小比对结果，将各特征密文映射至各特征分箱中，得到映射结果；基于各分箱导数信息和映射结果，生成各特征分箱分别对应的累计直方图信息；将累计直方图信息发送至第一参与方，联合第一参与方构建联邦XGBoost模型。持有样本特征的参与方仅传递特征密文和分箱点密文即可完成模型训练，无需向其他参与方暴露包含特征明文和分箱点明文在内的特征相关信息，提升了联邦XGBoost模型训练过程中各参与方样本特征信息的数据安全性，提升联邦XGBoost建模的安全性。
主权项：1.一种联邦建模方法，其特征在于，应用于协调方，所述联邦建模方法包括：获取当前树节点中各样本对应的特征密文，以及各特征密文对应的分箱导数信息；其中，所述分箱导数信息基于所述特征密文对应特征分箱包含样本的样本导数信息计算得到；基于所述各特征密文和分箱点密文之间的大小比对结果，将所述各特征密文映射至各特征分箱中，得到映射结果；所述特征密文和所述分箱点密文基于保序加密得到；基于所述各分箱导数信息和所述映射结果，生成所述各特征分箱分别对应的累计直方图信息；将所述累计直方图信息发送至第一参与方，以联合所述第一参与方构建联邦XGBoost模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同盾科技有限公司 一种联邦建模方法、模型推理方法、装置、设备及介质
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