发明专利 已授权

一种保护隐私且非交互的多方逻辑回归模型训练方法

📄 申请号:CN202311179824.5 📄 发布日:2026/10/20

著录项目信息

申请日
2023-09-13
公开号
CN117195162A
公开日
2023-12-08
申请人
桂林电子科技大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

数据安全共享, 隐私保护机器学习, 多方数据协同建模, 金融风控, 医疗数据协同

摘要

本发明涉及云计算技术领域,具体涉及一种保护隐私且非交互的多方逻辑回归模型训练方法,构造了保护隐私的多方逻辑回归模型,具体为:用户对本地私有数据进行加密并上传给服务供应商,服务供应商收集用户的加密数据后,在云服务器的帮助下训练全局逻辑回归模型,最终获得模型结果。同时在训练过程中采用隐私保护训练协议,确保数据的机密性以及完整性。数据所有者不需要与服务提供者或云服务器进行交互,同时,每次进行模型训练时,服务提供者和云服务器之间只有一轮交换,在效率、安全和功能之间达到一个较好的平衡,解决了现有逻辑回归模型训练时间长、计算开销大、模型精度低以及对用户隐私信息保护不足的技术问题。

常见问题

这项专利是否已经下证?

是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN117195162A

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该专利的转让价格是多少?

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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