2025隐私计算实训营学习笔记 第五讲 基于SecretNote项目案例实验

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 一、课程背景与目标

课程围绕 SecretNote 在线平台展开，目标是通过实际实验，让学员理解隐私计算、联邦学习、多方安全计算（MPC）如何在真实场景中应用，特别是：金融风险预测、电力负荷预测。

核心挑战：在不同机构之间如何安全整合数据、共同建模，而不泄露任何一方的敏感数据。

二、平台介绍与使用

SecretNote 平台是为 SecretFlow 学习者和开发者设计的：提供了基于 Jupyter Notebook 的可视化操作界面；支持多节点代码执行（例如 Alice、Bob 节点）；内置文件管理、节点监控、代码块并行运行。

平台针对隐私计算场景做了优化，比如：多方数据加载；安全计算任务分发；联邦建模与加密模型执行。它既降低了入门门槛，又支持复杂多方协作实验，非常适合做教学和快速原型。

三、实验案例一：金融风险预测

场景：银行拥有贷款数据（金额、期限、信用等级、收入、违约状态等）；第三方支付平台拥有消费行为数据（N1–N1414 个特征）。两者通过 ID 字段关联，但单独一方数据不足以精准建模。

实验步骤：

1.环境配置与节点搭建；

2.文件上传与路径绑定；

3.数据读取、合并为垂直数据集（基于公钥字段）；

4.特征工程：

• 类别特征编码（OneHot/Label Encoding）
• 数值特征标准化（加速收敛）
• 划分特征与标签（标签：is_default 是否违约）

5.构建同态加密下的逻辑回归模型，进行训练；

6.模型评估（AUC ≈ 0.62，效果良好）。

四、实验案例二：电力负荷预测

场景：发电厂 A 提供区域日负荷数据（日期、月份、星期、有功功率）；发电厂 B 提供行业平均用电数据（工业、商业、非工业等）。

实验步骤：

1.节点搭建、文件上传、环境配置

2.数据加载、纵向合并（基于日期字段）

3.特征工程：

• 类别特征编码（月、星期）
• 数值特征标准化（功率数据）
• 划分特征与标签（标签：总有功功率）

4.构建加密下的线性回归模型，训练与预测

5.输出前五条预测值与真实值对比，评估模型准确性

五、总结

这门课程教授了如何使用 SecretNote 平台，强调数据处理前的预处理（编码、标准化）的重要性，展示了隐私计算技术的可落地性，不只是理论。实验流程清晰、步骤丰富，包含了完整的从数据到模型的闭环。未来，这些技术还可以扩展到：医疗多中心联合建模（如联合癌症预测模型）、政企合作的反欺诈系统（如税务、金融、支付数据共享）、跨境隐私保护合作（如欧盟 GDPR 场景下的数据流通）。在多方敏感数据场景下，隐私计算与联邦学习是实现共赢的关键技术，具备极高的应用潜力与社会价值。