2025 隐私计算实训营｜隐语在新能源车型联合定价中的隐私计算实践笔记

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一、实训背景与目标

（一）行业痛点

新能源汽车市场快速发展，但二手车平台间数据孤岛问题显著：

 

• 平台 A 掌握品牌、型号、电池状态等数据；
• 平台 B 拥有行驶里程、事故历史、用户评价等信息；
• 双方需联合建模预测新能源车型价格，同时确保数据不出本地，满足《数据安全法》要求。

（二）技术方案

采用隐语（SecretFlow）的横向联邦学习（HFL）+** 安全多方计算（MPC）** 方案，实现：

 

• 数据隐私保护：原始数据不出本地，仅共享加密模型参数；
• 特征互补：融合双方异构特征，提升定价模型精度；
• 合规可控：通过安全协议确保联合建模过程合法合规。

二、数据准备与预处理

（一）数据概况

数据来源	记录数	核心特征（新能源相关）	标签字段
平台 A	8000	品牌、车型、电池类型、续航里程、充电次数	价格
平台 B	9000	首次上牌时间、年均里程、事故次数、保养记录	价格

（二）预处理流程（基于隐语 API）

1. 数据读取与分区

   python

   import secretflow as sf
   from secretflow.data.horizontal import read_csv
   
   # 初始化参与方（模拟Alice和Bob节点）
   sf.init(parties=['alice', 'bob'], num_cpus=8)
   alice = sf.PYU('alice')
   bob = sf.PYU('bob')
   
   # 读取本地数据（实际需上传至节点）
   data_a = alice(lambda: pd.read_csv('/mnt/new_energy_a.csv'))()  # 平台A数据（含电池特征）
   data_b = bob(lambda: pd.read_csv('/mnt/new_energy_b.csv'))()    # 平台B数据（含使用记录）
   

2. 特征工程

   • 平台 A：独热编码品牌（如特斯拉、比亚迪）、电池类型（三元锂 / 磷酸铁锂），标准化续航里程；
   • 平台 B：提取年份特征（如2023-2025），事故次数分箱（0 次 / 1 次 +/ 重大事故）；
   • 隐私处理：所有非数值特征在本地完成编码，避免原始字符串泄露。

   python

   def preprocess(data):
       # 示例：处理续航里程（单位转换为km）
       data['续航里程(km)'] = data['续航里程(mi)'].apply(lambda x: x * 1.609)
       # 独热编码品牌
       data = pd.get_dummies(data, columns=['品牌'])
       return data
   
   # 各节点本地预处理
   data_a_prep = alice(preprocess)(data_a)
   data_b_prep = bob(preprocess)(data_b)
   

3. 特征对齐与标签统一
   通过隐语安全协议对齐双方特征，仅保留交集字段（如车型年份、价格）：

   python

   from secretflow.utils import align_columns
   
   # 安全对齐特征（仅保留共有的车型年份和价格标签）
   aligned_a, aligned_b = align_columns(data_a_prep, data_b_prep, on='价格')
   

三、联邦学习建模：新能源车型定价预测

（一）模型架构选择

采用横向联邦神经网络（HORNN），网络结构如下：

 

python

from secretflow.ml.nn import HORNN
from torch import nn, optim

class EVPriceModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim):
        super().__init__()
        self.layers = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_dim, 128),       # 输入层（融合特征维度）
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(0.2),
            nn.Linear(128, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, 1)                # 输出层（价格预测）
        )
    
    def forward(self, x):
        return self.layers(x)