[发明专利]一种训练模型的方法及装置

权利要求书

1.一种训练模型的方法，服务设备中具有可信区，所述可信区中包括至少两个第一可信区，所述方法包括：

所述服务设备接收多个用户设备发送的加密数据；

分别在各第一可信区内，采用仅能在所述可信区内执行的解密算法，解密所述加密数据得到用户数据，不同的第一可信区内所解密的加密数据来自于不同的用户设备；

在所述可信区内，采用所述用户数据训练模型。

2.根据权利要求1所述的方法，所述可信区位于所述服务设备的CPU中。

3.根据权利要求2所述的方法，所述服务设备中包括多个第一CPU、至少一个第二CPU、存储器和加载器，所述分别在各第一可信区内，采用仅能在所述可信区内执行的解密算法，解密所述加密数据得到用户数据，不同的第一可信区内所解密的加密数据来自于不同的用户设备，具体包括：

分别在各第一可信区内，解密所述加密数据得到用户数据，不同的第一可信区内所解密的加密数据来自于不同的用户设备，具体包括：

分别在各第一CPU的可信区内，解密所述加密数据得到用户数据，不同的第一CPU的可信区内所解密的加密数据来自于不同的用户设备，各用户设备分别向服务设备发送加密数据、可信区定义文件和动态链接库文件，每个第一CPU中的可信区都是由所述加载器定义，每个第一CPU都从所述存储器中获取加密数据，在所述第一可信区中处理；

在所述可信区内，采用所述用户数据训练模型，具体包括：

针对每个第一CPU，在该第一CPU的可信区内，根据该第一CPU解密得到的用户数据以及所述第二CPU发送的模型参数训练模型，得到训练中间值，并通过该第一CPU将所述训练中间值输出给所述第二CPU；

通过所述第二CPU，根据各第一CPU分别输出的训练中间值，确定训练效果表征值；

根据所述训练效果表征值调整所述模型参数，以使所述第二CPU和各第一CPU根据调整后的模型参数继续训练模型，直至训练的模型满足指定条件为止。

4.一种训练模型的方法，服务设备中具有可信区，所述可信区中包括至少两个第一可信区，所述方法包括：

用户设备对用户数据进行加密，得到加密数据；

将所述加密数据发送给服务设备，以使所述服务设备在接收多个用户设备发送的加密数据之后，分别在各第一可信区内，解密所述加密数据得到用户数据，不同的第一可信区内所解密的加密数据来自于不同的用户设备，并在所述可信区内，采用所述用户数据训练模型；

其中，所述用户设备中具有可信区，所述用户设备对用户数据进行加密，具体包括：

所述用户设备采用仅能在所述用户设备的可信区内执行的加密算法，对用户数据进行加密，以使所述服务设备采用与所述加密算法对应的解密算法对接收到的加密数据进行解密，其中，与所述加密算法对应的解密算法仅能在所述服务设备的可信区内执行。

5.一种训练模型的装置，所述装置中具有可信区，所述可信区中包括至少两个第一可信区，所述装置包括：

接收模块，接收多个用户设备发送的加密数据；

解密模块，分别在各第一可信区内，解密所述加密数据得到用户数据，不同的第一可信区内所解密的加密数据来自于不同的用户设备；

训练模块，在所述可信区内，采用所述用户数据训练模型；

其中，所述解密模块，采用仅能在所述可信区内执行的解密算法，解密所述加密数据得到用户数据。

6.根据权利要求5所述的装置，所述可信区位于所述装置的CPU中。