一、实验核心框架
实验主题：基于Secret Note在线平台的金融风控联合建模
核心技术：银域多方安全计算技术、同态加密、逻辑回归模型
实验目标：隐私保护前提下，实现农村信贷风险准确预测，助力农村普惠金融发展
二、案例背景
1. 行业痛点
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农村经济发展需求：小鹅信贷等服务为农村商业/个人提供金融支持，但农村用户信用记录薄弱。
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传统风控局限：风险识别与预测能力不足，制约金融服务在农村的应用与创新。
2. 实验目标
在保障数据隐私的基础上，构建高效信贷风险预测模型，解决农村信贷风控难题。
三、数据集概述与资质分析
实验涉及两类数据源（银行+支付平台），通过"ID"字段关联，数据特征互补，需协同处理后建模。
| 提供方 | 文件名称 | 核心特征 | 数据特点 | 处理需求 |
|---|---|---|---|---|
| 银行 | BAC.csv | ID、贷款金额、期限、信用等级、职业、收入、是否违约等22个字段 | 结构化数据，信贷信号强，风险信号弱 | 类别型特征（如信用等级）→One-Hot编码；极端数值型特征→标准化 |
| 支付平台 | Behavior.csv | ID、N0-N14（15个匿名特征：消费频次、支付习惯等） | 海量非结构化行为数据，风险表征能力强，缺乏直接信贷信息 | 与BAC.csv数据一同标准化（分布不一） |
| 关键说明：逻辑回归模型仅接受数值型输入，因此数据预处理（编码+标准化）是建模前提。 |
四、数据处理与建模核心思路
1. 整体流程
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实验配置：搭建多方计算环境（节点、端口、通讯配置）。
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数据准备：加载双方案例数据，以ID为键对齐，转换为纵向联邦学习格式。
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特征工程：类别特征One-Hot编码→数值特征标准化→划分特征与目标标签（是否违约）。
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安全建模：基于同态加密的逻辑回归模型训练与测试。
2. 核心技术逻辑
通过银域多方安全计算技术，实现银行与支付平台数据"可用不可见"------数据加密后协同训练，既保护隐私又挖掘数据价值。
五、Secret Note平台实操步骤
1. 平台初始化与数据准备（5步）
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环境清理：删除旧Notebook，从平台案例库下载"金融风险预测"对应的Notebook与数据集。
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节点创建：添加Agency（支付平台）、Bank（银行）两个节点，每个节点创建约30秒。
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数据上传：Agency节点上传Behavior.csv，Bank节点上传BAC.csv，支持预览/下载验证。
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库加载：双方节点均执行代码，加载Secret Flow、SPO等依赖库。
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端口配置：执行
unused_tcp_port函数获取未占用端口，记录用于后续通讯配置。
2. 多方通讯与计算配置（关键步骤）
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Refat配置：
修改IP与端口：将Agency和Bank的实际IP（如Agency：172.16.0.251）及获取的端口号填入配置代码。
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节点单独执行：Bank节点执行自身配置代码，Agency节点执行对应代码，需同步执行以完成跨机构通讯（输出"ping成功"即为生效）。
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SPO配置（安全多方计算核心）：
重新获取端口：双方节点再次执行
unused_tcp_port函数，更新SPO配置的IP与端口。 -
设置运行参数：配置多方计算协议、有限域等参数，执行后生成SPO实例。
3. 数据处理实操
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数据加载与对齐：
通过
getcwd()获取文件路径，读取双方案例数据。 -
以ID为键，通过SPO构建纵向DataFrame（用于多方计算，自动丢弃ID列）。
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验证数据：用
shape（行列数）、columns（列名）查看数据完整性。 -
特征工程：
One-Hot编码：对类别型特征（如term、purpose）编码，替换原字段并删除旧特征（双方节点均执行）。
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标准化：对数值型特征（如贷款金额）消除量级差异，加速模型收敛（双方节点均执行）。
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数据拆分：以"is_default"（是否违约）为目标标签，划分特征与标签集（双方节点均执行）。
4. 模型训练与评估
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模型初始化：配置银行与支付平台实体，初始化同态加密逻辑回归模型（双方节点执行）。
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模型训练：使用处理后的数据训练，设置4个迭代周期（约15分钟完成）。
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模型评估：
预测：用
model.predict生成预测结果，通过reveal函数解密。 -
效果指标：计算ROCAUC分数（本次实验得分为0.62，分数越高效果越好，模型满足风控需求）。
六、实验总结
1. 核心价值
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隐私保护：多方安全计算技术实现数据"不共享、可计算"，解决金融数据敏感问题。
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数据协同：融合银行信贷数据与支付平台行为数据，弥补单一数据源风险信号不足的缺陷。
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业务意义：为农村信贷风控提供有效方案，推动普惠金融在农村的落地。
2. 关键结论
隐语多方安全计算技术在敏感数据协作中具备高实用性，基于Secret Note平台可高效完成跨机构联合建模。