一种联邦学习通信方法、装置、设备以及存储介质

本发明公开了一种联邦学习通信方法、装置、设备以及存储介质，所述方法包括：根据参与者的私有数据对本地模型进行模型训练；根据预设的差分隐私算法，在本地模型的模型更新中添加预设量级的噪声，并根据加噪后的模型更新对所述本地模型进行更新；通过预设的安全协议将加噪后的模型更新发送至中央服务器，以使所述中央服务器将所接收的模型更新进行聚合，继而根据聚合后的模型更新对全局模型进行更新，并将更新后的全局模型分发给所有的参与者；对所述全局模型的模型性能和隐私保护水平进行评估，根据评估得到的模型性能和隐私保护水平，对所述噪声的量级进行实时调整。通过本发明可以提高数据传输和处理过程的数据安全性和隐私保护能力。