一种基于联邦学习和隐私保护的供应链金融信贷风险评估方法、系统及存储介质

本发明一种基于联邦学习和隐私保护的供应链金融信贷风险评估方法、系统及存储介质，涉及供应链金融领域，为解决现有方法中模型无法灵活适应不同类型数据，以及数据量不足和数据隐私问题。本发明基于联邦学习模型，参与方客户端采用信息瓶颈对信贷数据进行特征提取，并采用差分隐私向数据添加噪声，中心服务器对数据进行汇总得到全局数据集；改进的多层感知机的网络模型引入自适应激活函数和层间残差连接，参与方客户端基于本地数据集结合全局数据集对网络模型进行训练，采用同态加密对传送的模型参数加密，中心服务器对各参与方客户端模型参数进行安全聚合并解密，更新模型参数，循环训练得到信贷风险评估模型，对供应链金融信贷风险进行评估。