2.1：加密樣本對齊階段：由於三家企業的使用者群體並非完全重合，模型採用基於加密的使用者樣本對齊技術，目的是為了在 a 、b和d 不公開各自資料的前提下確認各方的共同擁有的使用者，而且不暴露不互相重疊的使用者，最終以便聯合這些使用者的特徵進行模型的建立。
2.2：加密模型訓練階段在確定共有使用者群體後，就可以利用這些資料訓練機器學習的模型。為了保證訓練過程中資料的保密性，需要借助第三方協作者 c 進行加密訓練。以線性回歸模型為例，訓練過程可分為以下 4 步：
第1步：協作者 c 把公鑰分發給 a 、b和d，用以對訓練過程中需要交換的資料進行加密，注意傳輸的資料是模型的計算中間結果，不涉及使用者隱私，當然雖然傳輸的資料是加密的，但模型訓練的時候是要用私鑰解密的。
第2步：a 、b和d 之間以加密形式（rsa加密，其實這是基於沒有惡意使用者的環境下的保護使用者隱私方法）互動用於計算梯度的中間結果。關於中間結果？
例如：假設a樣本上有n1和n2特徵，b樣本上有n3和n4特徵以及標籤f，模型為線性回歸；首先，a根據當前模型計算每條記錄的n1和n2線性組合的結果，b根據當前模型計算每條記錄的n3和n4線性組合
果師兄安全嗎？會不會洩露蘋果使用者的隱私？
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AI時代，如何平衡的使用者體驗和隱私矛盾
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