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基于SGX和XGBoost的模型训练方法、系统及存储介质
摘要文本
本发明实施例公开了一种基于SGX和XGBoost的模型训练方法、系统及存储介质，该方法在模型训练方的可信执行环境中预设的用于进行模型训练的飞地中先对数据提供方提供的加密数据集进行解密后获得多个原始数据集，对原始数据集进行融合后获得训练数据集，再利用训练数据集训练XGBoost模型，获得训练完成的功能模型，最后将加密后的功能模型发送给训练任务发起方，整个模型训练过程中，原始数据和功能模型的隐私和安全性始终得到保护。
申请人信息
- 申请人:北京熠智科技有限公司
- 申请人地址:100000 北京市海淀区上地信息产业基地创业路6号6层6007
- 发明人: 北京熠智科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于SGX和XGBoost的模型训练方法、系统及存储介质 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311530520.9 |
| 申请日 | 2023/11/16 |
| 公告号 | CN117473324A |
| 公开日 | 2024/1/30 |
| IPC主分类号 | G06F18/214 |
| 权利人 | 北京熠智科技有限公司 |
| 发明人 | 程司时; 范学鹏; 汤载阳; 王宸敏; 曾驭龙; 张金波 |
| 地址 | 北京市海淀区上地信息产业基地创业路6号6层6007 |
专利主权项内容
1.一种基于SGX和XGBoost的模型训练方法，其特征在于，该方法应用于模型训练方的可信执行环境中预设的用于进行模型训练的飞地中，所述飞地中配置有XGBoost模型，所述方法包括：接收N个数据提供方提供的加密数据集，其中，N≥2，N为整数；对所述N个加密数据集分别进行解密，获得N个原始数据集；对N个所述原始数据集中的数据进行融合处理，获得训练数据集；利用所述训练数据集训练所述XGBoost模型，获得训练完成的功能模型；将所述功能模型加密后发送给训练任务发起方。