一、實驗核心框架

實驗主題：基於Secret Note在線平台的金融風控聯合建模
核心技術：銀域多方安全計算技術、同態加密、邏輯迴歸模型
實驗目標：隱私保護前提下，實現農村信貸風險準確預測，助力農村普惠金融發展

二、案例背景

1. 行業痛點

• 農村經濟發展需求：小鵝信貸等服務為農村商業/個人提供金融支持，但農村用户信用記錄薄弱。
• 傳統風控侷限：風險識別與預測能力不足，制約金融服務在農村的應用與創新。

2. 實驗目標

在保障數據隱私的基礎上，構建高效信貸風險預測模型，解決農村信貸風控難題。

三、數據集概述與資質分析

實驗涉及兩類數據源（銀行+支付平台），通過“ID”字段關聯，數據特徵互補，需協同處理後建模。

四、數據處理與建模核心思路

1. 整體流程

1. 實驗配置：搭建多方計算環境（節點、端口、通訊配置）。
2. 數據準備：加載雙方案例數據，以ID為鍵對齊，轉換為縱向聯邦學習格式。
3. 特徵工程：類別特徵One-Hot編碼→數值特徵標準化→劃分特徵與目標標籤（是否違約）。
4. 安全建模：基於同態加密的邏輯迴歸模型訓練與測試。

2. 核心技術邏輯

通過銀域多方安全計算技術，實現銀行與支付平台數據“可用不可見”——數據加密後協同訓練，既保護隱私又挖掘數據價值。

五、Secret Note平台實操步驟

1. 平台初始化與數據準備（5步）

1. 環境清理：刪除舊Notebook，從平台案例庫下載“金融風險預測”對應的Notebook與數據集。
2. 節點創建：添加Agency（支付平台）、Bank（銀行）兩個節點，每個節點創建約30秒。
3. 數據上傳：Agency節點上傳Behavior.csv，Bank節點上傳BAC.csv，支持預覽/下載驗證。
4. 庫加載：雙方節點均執行代碼，加載Secret Flow、SPO等依賴庫。
5. 端口配置：執行unused_tcp_port函數獲取未佔用端口，記錄用於後續通訊配置。

2. 多方通訊與計算配置（關鍵步驟）

1. Refat配置：

   修改IP與端口：將Agency和Bank的實際IP（如Agency：172.16.0.251）及獲取的端口號填入配置代碼。
   

2. 節點單獨執行：Bank節點執行自身配置代碼，Agency節點執行對應代碼，需同步執行以完成跨機構通訊（輸出“ping成功”即為生效）。

3. SPO配置（安全多方計算核心）：

   重新獲取端口：雙方節點再次執行`unused_tcp_port`函數，更新SPO配置的IP與端口。
   

4. 設置運行參數：配置多方計算協議、有限域等參數，執行後生成SPO實例。

3. 數據處理實操

1. 數據加載與對齊：

   通過`getcwd()`獲取文件路徑，讀取雙方案例數據。
   

2. 以ID為鍵，通過SPO構建縱向DataFrame（用於多方計算，自動丟棄ID列）。
3. 驗證數據：用shape（行列數）、columns（列名）查看數據完整性。

4. 特徵工程：

   One-Hot編碼：對類別型特徵（如term、purpose）編碼，替換原字段並刪除舊特徵（雙方節點均執行）。
   

5. 標準化：對數值型特徵（如貸款金額）消除量級差異，加速模型收斂（雙方節點均執行）。
6. 數據拆分：以“is_default”（是否違約）為目標標籤，劃分特徵與標籤集（雙方節點均執行）。

4. 模型訓練與評估

1. 模型初始化：配置銀行與支付平台實體，初始化同態加密邏輯迴歸模型（雙方節點執行）。
2. 模型訓練：使用處理後的數據訓練，設置4個迭代週期（約15分鐘完成）。

3. 模型評估：

   預測：用`model.predict`生成預測結果，通過`reveal`函數解密。
   

4. 效果指標：計算ROCAUC分數（本次實驗得分為0.62，分數越高效果越好，模型滿足風控需求）。

六、實驗總結

1. 核心價值

• 隱私保護：多方安全計算技術實現數據“不共享、可計算”，解決金融數據敏感問題。
• 數據協同：融合銀行信貸數據與支付平台行為數據，彌補單一數據源風險信號不足的缺陷。
• 業務意義：為農村信貸風控提供有效方案，推動普惠金融在農村的落地。

2. 關鍵結論

隱語多方安全計算技術在敏感數據協作中具備高實用性，基於Secret Note平台可高效完成跨機構聯合建模。