基于联邦学习的数据生成方法、装置、设备及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113887741A(43)申请公布日2022.01.04(21)申请号202111304096.7(22)申请日2021.11.05(71)申请人深圳市电子商务安全证书管理有限公司地址518000广东省深圳市南山区高新中二路深圳软件园8栋301号厂房(72)发明人周才军王志辉杨振燕曾依峰雷庆璋罗燕武宁海亮樊鹏辉(74)专利代理机构北京市京大律师事务所11321代理人胡安(51)Int.Cl.G06N20/00(2019.01)权利要求书3页说明书12页附图3页(54)发明名称基于联邦学习的数据生成方法、装置、设备及存储介质(57)摘要本发明涉及人工智能领域，公开了基于联邦学习的数据生成方法、装置、设备及存储介质，用于提高各个机构车辆业务数据的安全性。基于联邦学习的数据生成方法包括：获取多个机构业务基础数据和对应的多个机构业务利率数据；获取模型训练指令，根据模型训练指令、多个机构业务基础数据和多个机构业务利率数据进行同态加密和计算，生成多个目标同态加密业务数据；结合模型训练指令、进行模型训练与模型收敛，生成目标车辆业务联邦学习模型；获取待识别车辆基础数据，将待识别车辆基础数据输入目标车辆业务联邦学习模型中进行计算，生成目标车辆业务数据。此外，本发明还涉及区块链技术，多个机构业务基础数据可存储于区块链中。CN113887741ACN113887741A权利要求书1/3页1.一种基于联邦学习的数据生成方法，其特征在于，所述基于联邦学习的数据生成方法包括：获取多个机构业务基础数据和对应的多个机构业务利率数据，机构业务基础数据与机构业务利率数据一一对应；获取模型训练指令，根据所述模型训练指令、所述多个机构业务基础数据和所述多个机构业务利率数据进行同态加密和计算，生成多个目标同态加密业务数据；结合所述模型训练指令调用所述多个机构业务基础加密数据、所述多个机构业务利率加密数据和所述多个目标同态加密业务数据进行模型训练与模型收敛，生成目标车辆业务联邦学习模型；获取待识别车辆基础数据，将所述待识别车辆基础数据输入所述目标车辆业务联邦学习模型中进行计算，生成目标车辆业务数据。2.根据权利要求1所述的基于联邦学习的数据生成方法，其特征在于，所述获取多个机构业务基础数据和对应的多个机构业务利率数据，机构业务基础数据与机构业务利率数据一一对应包括：获取多个用户业务基础数据和对应的多个用户业务利率数据，用户业务基础数据和用户业务利率数据一一对应；从每个用户业务基础数据中读取对应的机构标识，并按照每个机构标识将对应的用户业务基础数据和对应的用户业务利率数据传输至对应的业务机构，生成与每个业务机构对应的机构业务基础数据和对应的机构业务利率数据，得到多个机构业务基础数据和对应的多个机构业务利率数据。3.根据权利要求1所述的基于联邦学习的数据生成方法，其特征在于，所述获取模型训练指令，根据所述模型训练指令、所述多个机构业务基础数据和所述多个机构业务利率数据进行同态加密和计算，生成多个目标同态加密业务数据包括：获取模型训练指令，并解析所述模型训练指令，生成目标机构标识；根据所述目标机构标识对所述多个机构业务基础数据以及所述多个机构业务利率数据进行认证，生成多个待加密机构业务基础数据和多个待加密机构业务利率数据，待加密机构业务基础数据与待加密机构业务利率数据一一对应；调用同态加密算法对每个待加密机构业务基础数据和对应的待加密机构业务利率数据进行同态加密，生成与每个初始机构业务基础数据对应的目标同态加密业务数据，得到多个目标同态加密业务数据。4.根据权利要求3所述的基于联邦学习的数据生成方法，其特征在于，所述根据所述目标机构标识对所述多个机构业务基础数据以及所述多个机构业务利率数据进行认证，生成多个待加密机构业务基础数据和多个待加密机构业务利率数据，待加密机构业务基础数据与待加密机构业务利率数据一一对应包括：基于目标机构标识和每个机构业务基础数据获取对应的数字签名，得到多个机构业务数字签名；判断每个机构业务数字签名是否为空值；若目标机构业务数字签名不为空值，则将所述目标机构业务数字签名对应的机构业务基础数据和对应的机构业务利率数据分别确定为待加密构业务基础数据和待加密机构业2CN113887741A权利要求书2/3页务利率数据。5.根据权利要求4所述的基于联邦学习的数据生成方法，其特征在于，所述调用同态加密算法对每个待加密机构业务基础数据和对应的待加密机构业务利率数据进行同态加密，生成与每个初始机构业务基础数据对应的目标同态加密业务数据，得到多个目标同态加密业务数据包括：调用预置的同态加密算法和数据公钥对每个待加密机构业务基础数据和对应的待加密机构业务利率数据进行同态加密，生成与每个待加密