[發(fā)明專利]一種基于隱私保護(hù)的評(píng)分卡建模方法及裝置

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111435950.3
• 申請(qǐng)日: 2021-11-29
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN114139450A
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-03-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李雪峰;梁亮
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 百保（上海）科技有限公司
• 主分類號(hào): G06F30/27
• 分類號(hào): G06F30/27;G06N20/00;H04L9/00
• 代理公司: 蘇州京昀知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 32570
• 代理人: 顧友

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于隱私保護(hù)的評(píng)分卡建模方法及裝置，方法包括：業(yè)務(wù)方與各個(gè)服務(wù)方分別進(jìn)行用戶樣本對(duì)齊，確定用于建模的目標(biāo)數(shù)據(jù)，所述業(yè)務(wù)方和各個(gè)所述服務(wù)方根據(jù)標(biāo)簽數(shù)據(jù)以及各自擁有的目標(biāo)數(shù)據(jù)的分箱結(jié)果計(jì)算得到各自基于差分隱私的WOE值，所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)為所述業(yè)務(wù)方擁有，所述業(yè)務(wù)方以及各個(gè)所述服務(wù)方將各自計(jì)算得到的WOE值作為分類模型的輸入進(jìn)行聯(lián)邦建模，獲取各自的目標(biāo)模型，通過(guò)采用基于差分隱私的聯(lián)邦WOE計(jì)算方式，可以保證即使分箱中標(biāo)簽僅有一種取值的情況下，服務(wù)方也不會(huì)猜測(cè)出標(biāo)簽信息，避免標(biāo)簽信息泄露。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及信息處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于隱私保護(hù)的評(píng)分卡建模方法及裝置。

背景技術(shù)

隨著金融行業(yè)對(duì)風(fēng)控業(yè)務(wù)要求的提高，高準(zhǔn)確率的風(fēng)控準(zhǔn)入模型可有效降低逾期率。然而，信息化時(shí)代用戶的行為數(shù)據(jù)通常會(huì)分散在各個(gè)企業(yè)(如運(yùn)營(yíng)商、互聯(lián)網(wǎng)、金融機(jī)構(gòu)等)中。單一企業(yè)中所涵蓋的用戶金融行為特征有限。雖然可以通過(guò)聯(lián)合多個(gè)企業(yè)的數(shù)據(jù)共同構(gòu)建模型來(lái)提高模型的準(zhǔn)確率，然而，各企業(yè)的用戶數(shù)據(jù)可能涉及到大量個(gè)人敏感和隱私數(shù)據(jù)，國(guó)家法律法規(guī)對(duì)個(gè)人隱私保護(hù)的條例也越來(lái)越嚴(yán)格，因此傳統(tǒng)的將數(shù)據(jù)集中起來(lái)建模的方式不再可行。在此背景下，聯(lián)邦學(xué)習(xí)的方式，為在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下、安全共建模型提供了新的解決思路。

聯(lián)邦學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景很多，聯(lián)邦風(fēng)控評(píng)分卡建模就是常見(jiàn)的一種。常用的評(píng)分卡建模方式有：邏輯回歸(Logistic Regression，以下簡(jiǎn)稱LR)、XGBoost(以下簡(jiǎn)稱XGB)。在評(píng)分卡場(chǎng)景中，為了進(jìn)行特征篩選和保證模型的穩(wěn)定性，引入了WOE值的概念。即，建模數(shù)據(jù)在進(jìn)入評(píng)分卡建模之前，需要進(jìn)行WOE值的轉(zhuǎn)換，這是也是評(píng)分卡模型中常用的技術(shù)手段。然而，現(xiàn)有的聯(lián)邦評(píng)分卡建模方式，在計(jì)算WOE時(shí)存在當(dāng)分箱中只有正樣本或者負(fù)樣本時(shí)，服務(wù)方可以通過(guò)WOE值獲取一部分標(biāo)簽信息，導(dǎo)致業(yè)務(wù)方擁有的標(biāo)簽泄露等問(wèn)題。

因此，亟需提出一種新的評(píng)分卡建模方法，以解決上述問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決現(xiàn)有技術(shù)的問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種基于隱私保護(hù)的評(píng)分卡建模方法及裝置，采用基于差分隱私的聯(lián)邦WOE計(jì)算方式，以保證即使分箱中標(biāo)簽僅有一種取值的情況下，服務(wù)方也不會(huì)猜測(cè)出標(biāo)簽信息。

為解決上述一個(gè)或多個(gè)技術(shù)問(wèn)題，本申請(qǐng)采用的技術(shù)方案是：

第一方面，提供了一種基于隱私保護(hù)的評(píng)分卡建模方法，所述方法包括：

業(yè)務(wù)方與各個(gè)服務(wù)方分別進(jìn)行用戶樣本對(duì)齊，確定用于建模的目標(biāo)數(shù)據(jù)；

所述業(yè)務(wù)方和各個(gè)所述服務(wù)方根據(jù)標(biāo)簽數(shù)據(jù)以及各自擁有的目標(biāo)數(shù)據(jù)的分箱結(jié)果計(jì)算得到各自基于差分隱私的WOE值，所述標(biāo)簽數(shù)據(jù)為所述業(yè)務(wù)方擁有；

所述業(yè)務(wù)方以及各個(gè)所述服務(wù)方將各自計(jì)算得到的WOE值作為分類模型的輸入進(jìn)行聯(lián)邦建模，獲取各自的目標(biāo)模型。

進(jìn)一步的，所述業(yè)務(wù)方與各個(gè)服務(wù)方分別進(jìn)行用戶樣本對(duì)齊，確定用于建模的目標(biāo)數(shù)據(jù)包括：

業(yè)務(wù)方向各個(gè)服務(wù)方發(fā)送聯(lián)邦建模請(qǐng)求，所述聯(lián)邦建模請(qǐng)求中包括預(yù)設(shè)維度；

所述業(yè)務(wù)方與各個(gè)所述服務(wù)方分別根據(jù)所述預(yù)設(shè)維度進(jìn)行用戶樣本對(duì)齊，確定用于建模的目標(biāo)數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步的，所述目標(biāo)數(shù)據(jù)包括所述業(yè)務(wù)方擁有的第一特征數(shù)據(jù)，所述業(yè)務(wù)方和各個(gè)所述服務(wù)方根據(jù)標(biāo)簽數(shù)據(jù)以及各自擁有的目標(biāo)數(shù)據(jù)的分箱結(jié)果計(jì)算得到各自基于差分隱私的WOE值包括：

所述業(yè)務(wù)方根據(jù)標(biāo)簽數(shù)據(jù)以及自己擁有的第一特征數(shù)據(jù)的分箱結(jié)果計(jì)算得到所有第一特征對(duì)應(yīng)的WOE值。

進(jìn)一步的，所述目標(biāo)數(shù)據(jù)包括所述服務(wù)方擁有的第二特征數(shù)據(jù)，所述業(yè)務(wù)方和各個(gè)所述服務(wù)方根據(jù)標(biāo)簽數(shù)據(jù)以及各自擁有的目標(biāo)數(shù)據(jù)的分箱結(jié)果計(jì)算得到各自基于差分隱私的WOE值包括：