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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本发明属于洗钱风险防控技术领域，公开了一种基于联邦因果的洗钱风险防控方法及系统，全局模型参数初始化；中央服务器给所有参与方传输全局模型参数，并按照固定比例选取若干参与方进行训练；选中的参与方使用全局参数对局部模型进行初始化，通过梯度下降法对参数进行多轮更新；选中的参与方将模型参数传输给中央服务器；中央服务器通过加权平均聚合方式，将局部模型参数聚合成全局模型参数。本发明采用利用联邦学习技术，可以在保护隐私的情况下，完成多来源洗钱数据的分布式因果规则构建。利用端到端的因果推断技术，高效，精确的构建洗钱案例的规则构建。
主权项：1.一种基于联邦因果的洗钱风险防控方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，全局模型参数初始化；步骤二，中央服务器给所有参与方传输全局模型参数，并按照固定比例选取若干参与方进行训练；步骤三，选中的参与方使用全局参数对局部模型进行初始化，通过梯度下降法对参数进行多轮更新；步骤四，选中的参与方将模型参数传输给中央服务器；步骤五，中央服务器通过加权平均聚合方式，将局部模型参数聚合成全局模型参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 基于联邦因果的洗钱风险防控方法及系统
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