联邦学习研究合同

联邦学习研究合同一、定义与解释1.1联邦学习：指一种分布式机器学习技术，各参与方在不共享原始数据的前提下，通过加密机制交换模型参数，共同训练机器学习模型。其核心特征包括数据隐私保护（原始数据不离开本地）、分布式训练（多个客户端参与模型训练）、协同学习（通过参数聚合实现知识共享）及通信效率优化（降低参数传输成本）。1.2模型训练数据：指甲方或乙方提供的用于训练目标模型的原始数据、预处理数据及衍生数据，包括但不限于结构化数据（如表格数据）、非结构化数据（如文本、图像）及半结构化数据（如日志文件）。数据所有权归提供方所有，使用范围仅限于本合同约定的模型训练任务。1.3交付物：包括但不限于训练完成的模型文件（含权重参数、配置文件）、训练日志（记录迭代次数、损失值变化）、性能评估报告（含准确率、召回率等指标）及技术文档（含框架设计说明、部署指南）。交付物的验收标准需在合同中明确约定。1.4第三方：指基于本合同履行需要，经甲乙双方共同书面同意介入的独立主体，包括数据提供方、技术监理方、算法优化服务方、硬件设施供应商及其他关联合作方。第三方分为独立第三方（无股权或控制关系）、关联第三方（存在股权或控制关系的企业）及法定第三方（因监管要求必须介入的机构）。二、合作内容与技术方案2.1分工与责任乙方负责设计联邦学习框架，提供算法支持及技术实施方案，包括但不限于加密样本对齐、安全参数聚合、梯度优化等核心模块开发；甲方负责提供符合约定的数据及计算资源（如GPU服务器、边缘节点设备），并配合乙方完成数据预处理（如去标识化、格式转换）。双方需指定技术对接人，每周召开进度同步会议。2.2模型训练目标根据联邦学习类型差异，目标设定需明确具体场景：横向联邦学习（特征空间相同、样本ID不同）：如多医院联合训练疾病诊断模型，目标为测试集准确率≥92%，F1值≥0.88；纵向联邦学习（样本ID相同、特征空间不同）：如银行与电商联合训练信用评分模型，目标为AUC≥0.91，KS值≥0.45；联邦迁移学习（特征与样本空间均不同）：如跨行业协同训练推荐算法，目标为MAE≤1.2，RMSE≤1.5。2.3技术架构设计系统架构需包含三部分核心模块：加密样本对齐：采用基于RSA或ECC的加密哈希匹配技术，在不暴露非交集用户的前提下确认共有样本，如医疗场景中通过患者唯一标识加密比对实现跨机构数据对齐；加密模型训练：引入第三方协作者分发公钥，参与方通过同态加密（如Paillier算法）交换梯度中间结果，确保训练过程数据不可见；参数聚合机制：采用联邦平均（FedAvg）算法，按数据量加权聚合客户端模型更新，或使用联邦随机梯度下降（FedSGD）优化通信效率，每10轮迭代进行一次全局参数同步。三、数据提供与安全保障3.1数据交付规范甲方应于合同生效后15日内向乙方提供数据清单，明确数据范围（如“2019-2023年患者电子病历，共50万条记录”）、格式（如CSV、DICOM、JSON）及质量要求（如缺失值比例≤5%，异常值需标注）。数据传输需通过加密通道（如SSL/TLS协议），存储需符合《数据安全法》要求（如分级分类管理、访问日志留存6个月）。3.2数据使用限制乙方承诺对甲方数据采取严格隔离措施，包括物理隔离（独立服务器存储）、逻辑隔离（访问权限分级）及技术隔离（数据脱敏与沙箱环境）。未经甲方书面许可，乙方不得复制、转移或用于本合同外用途，训练结束后7日内需删除所有原始数据及缓存文件，甲方有权进行数据审计验证。3.3安全合规要求数据处理需符合多维度法规标准：通用性法规：《网络安全法》《个人信息保护法》《数据安全法》；行业特殊要求：医疗领域需符合《医疗卫生机构网络安全管理办法》，金融领域需符合《个人金融信息保护技术规范》；国际标准：如参与方涉及跨境数据流动，需符合GDPR第48条关于数据主权的要求。乙方需建立数据泄露应急机制，发生安全事件时须在2小时内书面通知甲方，并启动应急预案（如隔离受影响系统、追溯泄露路径、修复漏洞）。四、训练流程与验收标准4.1训练周期与进度管理训练周期为90个自然日，自甲方数据交付完成之日起计算，分为三个阶段：准备阶段（15日）：环境部署（框架搭建、节点配置）、数据预处理（清洗、标准化）；训练阶段（60日）：本地迭代（每客户端训练50轮）、参数聚合（每3日全局同步一次）；优化阶段（15日）：模型调优（超参数调整、边缘案例适配）、性能测试（压力测试、兼容性验证）。乙方应每周提交进度报告，内容包括当前迭代轮次、损失值曲线、通信量统计及下周计划，甲方可根据报告提出调整需求。4.2交付与验收流程乙方应于训练完成后5日内提交全部交付物，甲方应在10日内完成验收，分两步进行：文档验收：技术文档完整性（含框架设计图、接口说明、部署手册）、训练日志连续性（无关键步骤缺失）；性能验收：在双方认可的测试集上，模型需满足约定指标（如准确率、推理速度），且通过鲁棒性测试（对抗样本攻击下准确率下降≤5%）。若验收不通过，乙方需在15日内完成整改并重新提交，整改次数不超过2次，否则甲方有权解除合同并要求赔偿。五、知识产权与权利分配5.1数据与算法权属甲方提供的原始数据、预处理数据及衍生数据的知识产权归甲方单独所有；乙方提供的联邦学习框架（如自研的参数聚合算法、加密通信模块）及工具（如模型压缩插件、日志分析系统）的知识产权归乙方所有，甲方获得非排他性使用权（限于本合同约定场景，不得转让或分许可）。5.2合作成果归属合作产生的模型知识产权归属需明确约定：共有模式：双方共同所有，各自在业务范围内享有使用权，转让需经另一方书面同意；单方所有：如甲方全额出资，模型归甲方所有，乙方保留算法改进权；如乙方提供核心技术，模型归乙方所有，甲方获得永久使用权；按贡献比例分配：根据数据量、计算资源投入或算法贡献度划分权利份额，需在合同附件中列明计算公式。5.3专利与论文发表基于合作成果产生的专利申请权，由双方协商确定申请人（可联合申请或单方申请）；发表学术论文需标注双方单位及项目编号，且发表前需经对方审核，确保不泄露商业秘密或技术细节。六、费用与支付条款6.1合同总价与构成合同总价为人民币380万元（大写：叁佰捌拾万元整），包含：技术开发费220万元（框架设计、算法优化、系统集成）；数据处理费80万元（预处理、安全审计、合规咨询）；硬件支持费50万元（GPU服务器租赁、边缘节点部署）；验收与维护费30万元（性能测试、3个月技术支持）。6.2支付节奏首付款：合同签订后10日内支付30%（114万元），用于启动框架开发；进度款：数据交付完成且训练启动后30日内支付40%（152万元）；尾款：验收通过后20日内支付30%（114万元），乙方需开具等额增值税专用发票。乙方指定收款账户：开户行中国工商银行XX支行，户名XX科技有限公司，账号XXXXXXXXXXXXXXXXXXX。七、第三方协作与责任划分7.1第三方介入程序任何一方提议引入第三方时，须提前20日向对方提交书面申请，内容包括第三方资质证明（如ISO27001认证、相关项目案例）、服务范围（如提供专用加密芯片、进行第三方审计）、责任划分方案及费用承担方式。双方应在15日内完成联合审查，审查标准包括：第三方具备履行义务的专业能力（如技术团队规模≥10人，相关经验≥3年）；承诺遵守本合同保密条款及数据安全要求（需签署补充保密协议）；无重大违法违规记录（提供近3年无行政处罚证明）。第三方介入须签订三方补充协议，明确权利义务后方可开展工作。7.2第三方责任与连带责任数据提供方：确保所提供数据的合法性（如已获得用户授权），因数据权属纠纷导致的损失由引入方承担；技术监理方：需独立出具训练过程合规性报告，如因监理失职导致模型未达标，监理方需退还服务费并赔偿甲方损失的10%；硬件供应商：提供的设备需满足联邦学习算力要求（如单节点GPU显存≥24GB），故障响应时间≤4小时，否则按日扣除合同金额的0.5%作为违约金。引入第三方的一方对其行为承担连带责任，即第三方违约时，引入方需先行向守约方赔偿，再向第三方追偿。八、保密与违约责任8.1保密义务双方应对本合同内容、技术细节（如加密算法参数、聚合策略）及商业信息（如数据规模、模型性能指标）承担永久保密责任，不得向第三方披露。保密范围包括但不限于：甲方的客户数据、业务数据及未公开的技术文档；乙方的算法代码、框架架构及研发计划；合作过程中获悉的对方商业秘密（如成本结构、合作渠道）。保密义务不因合同终止而失效，即使合同解除，双方仍需持续保密5年。8.2违约责任数据泄露：乙方违反数据使用约定导致甲方数据泄露的，需赔偿甲方直接损失（如监管罚款、用户赔偿）及间接损失（按泄露数据量级计算，每条记录赔偿50元），同时甲方有权解除合同；模型未达标：因乙方算法缺陷导致模型验收未通过，乙方应免费重新训练，并承担由此产生的额外成本（如计算资源费用），若二次验收仍不通过，需退还已付款项的80%；迟延履行：任何一方迟延履行主要义务超过15日的，守约方有权解除合同，并要求违约方支付合同总价10%的违约金。争议解决方式约定为提交甲方所在地仲裁委员会仲裁，仲裁裁决为终局，对双方均有约束力。九、法律适用与合同生效9.1法律适用本合同的订立、效力、解释及履行均适用中华人民共和国法律，若涉及跨境合作，需同时符合《民法典》第四百六十七条关于涉外合同的规定及目标国数据保护法规（如欧盟GDPR、美国CCPA）。9.2合同生效与终止本合同自双方签字盖章之日起生效，有效期至模型验收通过后2年（包含技术支持期）。出现下列情形时合同终止：双方协商一致解