各自的加密数据和初始化模型进行本

两个银行协作训练信用

评分模型:联邦学习与区块链的结合

  • 始数据,仅共享模型参数,保护客户隐私。
  • 数据利用最大化: 合并多家银行的数据,提升模型的准确性。
  • 安全性: 区块链保证了数据和模型的不可

 

联邦学习和区块链在信用评分中的优势

  • 隐私保护: 银行无需共享原 篡改性,提升了系统的安全性。
  • 透明度: 区块链记录了整个训练过程,提高了系统的透明度。

具体实现步骤

  1. 数据准备:

    • 每家银行对本地数据进 手机号码数据 行预处理,生成特征向量。
    • 对数据进行加密或哈希处理,保护原始数据隐私。
  2. 模型初始化

 

 

电话号码列表

 

  1. 本地训练:

    • 每家银行使用 地训练,得到本地模型更新。
  2. 模型参数交换:

    • 两家银行将本地模型更新加密后,通过安全通道交换。
  3. 模型聚合:

    • 两家银行对收到的模型更新进行聚合,得到新的全局模型。
  4. 区块链记录:

    • 将模型聚合的结果和相关的元数据(如参与方、时间戳等)记录到区块链上。
  5. 迭代训练:

    • 重复步骤3-6,直到模型收敛或达到预设的迭代次数。
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