联邦学习隐私保护方法及系统

本发明提供一种联邦学习隐私保护方法及系统，该方法包括：中央服务器接收各参与方发送的基于同态加密的梯度密文；对接收的各参与方的梯度密文进行聚合及解密，得到聚合梯度信息；对聚合梯度信息进行数字签名，得到签名组；将签名组发送给共识节点；共识节点对签名组中的签名信息进行共识验证，验证通过后将签名组中的聚合梯度信息上传至区块链网络。利用本发明方案，可以有效地保护各参与方私有数据的安全性，并降低了参与方的计算开销，而且实现了对模型数据的全生命周期维护。