[發明專利]基于隱私保護的去中心化業務模型訓練方法及裝置

有效

• 申請號: 202210980484.5
• 申請日: 2022-08-16
• 公開（公告）號: CN115081024B
• 公開（公告）日: 2023-01-24
• 發明（設計）人: 鄭小林;陳超超;王鐘毓;錢嘉曙;鄒子煜;鮑力成
• 申請（專利權）人: 杭州金智塔科技有限公司
• 主分類號: G06F21/62
• 分類號: G06F21/62;G06N20/00
• 代理公司: 北京智信禾專利代理有限公司 11637
• 代理人: 張瑞

1.一種基于隱私保護的去中心化業務模型訓練方法，其特征在于，包括：

確定目標用戶的用戶關聯集群；

基于所述用戶關聯集群中的用戶關系圖，接收初始鄰居用戶的采樣權重，其中，所述用戶關系圖基于所述目標用戶與初始鄰居用戶之間的通信關聯關系和/或位置關聯關系構建，所述采樣權重基于初始鄰居用戶對應的鄰居業務模型中的損失函數值以及模型訓練次數生成，所述采樣權重與所述損失函數值成正相關，所述采樣權重與所述模型訓練次數成負相關；

根據所述采樣權重在所述用戶關聯集群中，確定所述目標用戶對應的鄰居用戶集合；

確定所述目標用戶的待更新業務模型的初始模型梯度，接收所述鄰居用戶集合中每個鄰居用戶發送的鄰居模型梯度，其中，所述鄰居模型梯度為鄰居用戶對應的鄰居業務模型基于鄰居用戶對應的鄰居訓練數據生成；

聚合所述初始模型梯度以及所述鄰居模型梯度，獲得所述待更新業務模型的目標模型梯度；

基于所述目標模型梯度更新所述待更新業務模型，獲得所述目標用戶的目標業務模型。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，確定所述目標用戶的待更新業務模型的初始模型梯度，包括：

基于所述目標用戶的本地訓練數據生成待更新業務模型的基礎模型梯度；

基于預設梯度編碼規則對所述待更新業務模型的基礎模型梯度進行編碼，獲得所述目標用戶的待更新業務模型的初始模型梯度，其中，所述預設梯度編碼規則用于對所述基礎模型梯度進行加密。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，基于預設梯度編碼規則對所述待更新業務模型的基礎模型梯度進行編碼，獲得所述目標用戶的待更新業務模型的初始模型梯度，包括：

確定所述用戶關聯集群的預設梯度裁剪范圍；

基于所述預設梯度裁剪范圍以及所述待更新業務模型的基礎模型梯度確定待編碼模型梯度；

基于預設梯度編碼規則對所述待編碼模型梯度進行編碼，確定所述目標用戶的待更新業務模型的初始模型梯度。

4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述預設梯度裁剪范圍以及所述待更新業務模型的基礎模型梯度確定待編碼模型梯度，包括：

在確定所述待更新業務模型的基礎模型梯度在所述預設梯度裁剪范圍內的情況下，將所述基礎模型梯度作為待編碼模型梯度；或者

在確定所述待更新業務模型的基礎模型梯度在所述預設梯度裁剪范圍之外的情況下，基于所述基礎模型梯度，在所述預設梯度裁剪范圍的端點梯度中確定待編碼模型梯度。

5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，確定目標用戶的用戶關聯集群，包括：

確定與目標用戶具有關聯關系的初始鄰居用戶，其中，所述關聯關系包括所述目標用戶與所述初始鄰居用戶之間的通信關聯關系和/或位置關聯關系；

基于所述通信關聯關系和/或位置關聯關系構建所述目標用戶與所述初始鄰居用戶之間的用戶關系圖；

基于所述用戶關系圖確定目標用戶的用戶關聯集群。

6.如權利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述用戶關聯集群中的用戶關系圖接收所述初始鄰居用戶的采樣權重，包括：

基于所述用戶關聯集群中的用戶關系圖，確定所述目標用戶與所述初始鄰居用戶之間的初始通信路徑；

基于所述初始通信路徑接收所述初始鄰居用戶的采樣權重。

7.如權利要求6所述的方法，其特征在于，根據所述采樣權重在所述用戶關聯集群中，確定所述目標用戶對應的鄰居用戶集合，包括：

在所述用戶關聯集群中，將所述初始鄰居用戶的采樣權重滿足預設權重條件的初始鄰居用戶，確定為所述目標用戶的目標采樣鄰居用戶；

根據所述目標采樣鄰居用戶生成所述目標用戶對應的鄰居用戶集合。