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申请/专利权人：上海数据集团金融科技有限公司

摘要：本发明涉及一种无需第三方的多方伽马回归模型训练方法、装置、设备及介质，其中方法包括：标签方和各数据源方分别生成密钥并进行密钥发送；各数据源方计算各自的数据源方变量对应的线性函数，并发送给标签方；标签方计算标签方变量对应的线性函数，并整合各数据源方的数据计算总样本的线性函数密文，根据相关数据结果计算损失函数导数密文并进一步计算标签方变量梯度，更新相关模型参数；数据源代表方基于损失函数导数的密文计算数据源代表方变量梯度，更新相关模型参数；其他各数据源方基于损失函数导数的密文计算其他各数据源方变量的梯度，更新相关模型参数；重复上述步骤直至模型收敛或达到预设的迭代次数，完成模型训练。与现有技术相比，本发明具有隐私性强、准确性好等优点。

主权项：1.一种无需第三方的隐私计算下多方伽马回归模型训练方法，其特征在于，用于实现标签方和多个数据源方之间的多方伽马回归模型训练，包括以下步骤：S1，标签方和各数据源方分别生成密钥，以及，从多个数据源方中选取一个数据源代表方，数据源代表方将其生成的密钥发送给标签方和其他数据源方，其他数据源方将其生成的密钥发送给标签方；S2，各数据源方基于多方伽马回归模型计算各自的数据源方变量对应的线性函数，除数据源代表方外的其他数据源方根据密钥进行加密后发送给标签方；S3，标签方基于多方伽马回归模型计算标签方变量对应的线性函数，并整合其他数据源方发送的数据源方变量对应的线性函数密文计算除数据源代表方外的样本的线性函数密文，加盐并发送给数据源代表方以计算总样本的损失函数导数的密文，基于损失函数导数的密文计算标签方变量梯度的密文，加盐后通过数据源代表方解密，并由标签方去盐以计算标签方变量的梯度，更新标签方相关的模型参数；S4，标签方对损失函数导数的密文加盐，并通过数据源代表方解密和去盐，得到以标签方密钥加密的损失函数密文，数据源代表方基于以标签方密钥加密的损失函数密文计算数据源代表方变量梯度的密文，加盐并通过标签方解加密后进行解密和去盐，计算得到数据源代表方变量的梯度，更新数据源代表方相关的模型参数；S5，数据源代表方将以标签方密钥加密的损失函数密文发送给其他各数据源方，其他各数据源方基于以标签方密钥加密的损失函数密文计算其他各数据源方变量梯度的密文，加盐并通过标签方解加密后进行解密和去盐，计算得到其他各数据源方变量的梯度，更新其他各数据源方相关的模型参数；S6，重复步骤S2-S5直至多方伽马回归模型收敛或达到预设的迭代次数，完成多方伽马回归模型训练。

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