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安全联邦学习-任务模式FL

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一键部署

一、什么是安全联邦学习-任务模式

功能介绍:通过任务的模式,在原始数据不出域的前提下,通过交换各个参与方的算法训练的中间结果梯度、参数信息,或完全在密文条件下进行计算,从而发挥参与多方数据样本更丰富、更全面的优势,得出更优模型。

安全联邦学习,分为横向安全联邦学习、纵向安全联邦学习。其中,纵向安全联邦学习,联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行安全联邦学习,即各个参与者的训练数据是纵向划分的。横向安全联邦学习,联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行安全联邦学习,即各个参与者的训练数据是横向划分的。

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二、哪些场景适合用安全联邦学习?

适用场景:纵向安全联邦学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少的情况,例如某银行和某电商平台,分别拥有一部分客户数据,拥有的客户特征不一样,银行拥有客户的金融信用数据,电商拥有客户的电商消费数据,期望联合两方数据训练精准营销模型,则适合使用纵向安全联邦学习。横向安全联邦学习,适用于参与者的数据特征重叠较多,而样本ID重叠较少的情况,例如两家银行,分别拥有一部分客户数据,拥有的客户特征相似,但各自数据偏少,期望联合两方数据训练共同训练评分卡模型,则适合使用横向安全联邦学习。

三、安全联邦学习已支持的能力

用途

算法分类

已支持算法

分类

决策树

XGBoostWithDp

GBDTWithDp

逻辑回归

LogisticRegressionWithHe

神经网络

神经网络MLP

回归

线性回归

LinearRegressionWithHe

神经网络

神经网络MLP

四、如何进行安全联邦学习

步骤一:执行【联邦学习】有两个任务,先执行训练任务,再根据训练模型进行预测任务;

  • 模型训练任务:TrustML/training

  • 预测任务:TrustML/prediction

1、Alice侧创建训练任务,进行任务配置。

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2、Bob侧在【通用计算-审批流程】审批任务。

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3、Alice侧运行任务,【通用计算-模型管理】查看模型。

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步骤二:创建【训练任务】,运行完成。

1、Alice侧创建训练任务,进行任务配置。

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2、Bob侧在【通用计算-审批流程】审批任务,Alice侧运行任务。

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3、查看结果:a)数据源:输出结果表,文件类表:在【管理配置-合作数据管理】页面查看任务结果;

b)MaxCompute:输出结果表,可登录云上环境查看。

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