纵向联邦XGBoost训练方法、系统、设备、介质及产品

    公开(公告)号:CN118194029A

    公开(公告)日:2024-06-14

    申请号:CN202211593740.1

    申请日:2022-12-13

    发明人: 王洪波 何冉 许芬

    IPC分类号: G06F18/214 G06N20/00

    摘要: 本公开是关于一种纵向联邦XGBoost训练方法、系统、设备、介质及产品,通过利用索引矩阵和秘密共享两种形式替代原始数据和标签的交互,使得Guest方和Host方均无法知道对方的数据;在保证安全性的同时,利用秘密共享的加法同态性保证了节点分裂和节点权重计算的准确性,从而保证模型是无损的,同时,计算方和数据方仅使用较少的交互次数即可高效完成模型的训练。

    恶意软件的检测方法、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118797635A

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202410641314.3

    申请日:2024-05-22

    摘要: 本申请公开了本申请提供的恶意软件检测方法、设备、计算机可读存储介质,通过检测模型基于目标软件的检测数据集对目标软件进行恶意软件的检测,其中检测模型能够对多个目标软件对应的接口指令函数序列进行预处理,获得所述目标软件对应的初始序列特征,不仅能够减少数据处理的量,提升检测的效率,通过不同的编码器以及特征处理器从不同的维度对目标软件的特征进行更深层的提取,相较于传统的手工提取特征和机器学习方法,能够减少人工偏差,提升识别的准确性。