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申请/专利权人：杭州博盾习言科技有限公司

摘要：本申请提供一种基于隐私计算的纵向联邦特征衍生方法、装置、介质，涉及计算机技术领域，包括：第一参与方基于第一参与方生成的第一线性特征和第一交互特征、第二参与方生成的第二线性特征和第二交互特征以及第一参与方的特征标签确定目标损失函数，并根据目标损失函数确定用于更新第一模型参数的第一梯度；将第一梯度中的残差特征加密为残差密文，并将残差密文发送至第二参与方；第二参与方根据残差密文生成待解密梯度密文，并将待解密梯度密文发送至第一参与方；第一参与方解密待解密梯度密文，得到包含用于更新第二模型参数的第二梯度的目标数据，并将目标数据发送至第二参与方。这样可以在纵向联邦学习场景中提升模型训练效率。

主权项：1.一种基于隐私计算的纵向联邦特征衍生方法，其特征在于，所述方法包括第一参与方和第二参与方；所述第一参与方包含特征标签、第一本地样本及第一模型参数，所述第二参与方包含第二本地样本及第二模型参数；所述第一参与方和所述第二参与方为终端设备服务器；所述方法包括：所述第一参与方基于所述第一本地样本确定第一线性特征和第一交互特征；所述第二参与方基于所述第二本地样本确定第二线性特征和第二交互特征，并将所述第二线性特征和所述第二交互特征发送至所述第一参与方；所述第一参与方基于所述第一线性特征、所述第一交互特征、所述第二线性特征、所述第二交互特征以及所述特征标签确定目标损失函数，并根据所述目标损失函数确定用于更新所述第一模型参数的第一梯度；将所述第一梯度中的残差特征加密为残差密文，并将所述残差密文发送至所述第二参与方；所述第二参与方根据所述残差密文生成待解密梯度密文，并将所述待解密梯度密文发送至所述第一参与方；所述第一参与方解密所述待解密梯度密文，得到包含第二梯度的目标数据，并将所述目标数据发送至所述第二参与方；其中，所述第二梯度用于更新所述第二模型参数；其中，所述第二参与方根据所述残差密文生成待解密梯度密文，包括：所述第二参与方根据所述残差密文计算中间参数，并基于预设密文空间计算所述中间参数对应的掩码；所述第二参与方通过所述第一参与方的公钥加密所述掩码，得到掩码密文；所述第二参与方融合所述掩码密文和所述中间参数，得到待解密梯度密文；其中，所述第一参与方将所述目标数据发送至所述第二参与方之后，所述方法还包括：所述第二参与方基于所述掩码从所述目标数据中解析出所述第二梯度；所述第二参与方根据所述第二梯度更新所述第二模型参数。

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