基于数据对齐和隐私保护的多参与方纵向联邦学习方法

本发明涉及一种基于数据对齐和隐私保护的多参与方纵向联邦学习方法，属于数据安全领域。本发明通过融合多方数据的安全计算，满足数据隐私保护和数据协作方面的要求，同时支持用户解决数据泄露和隐私侵犯问题；本发明方法结合零知识证明和同态加密技术构建安全的多方数据对齐机制，通过高效的加密手段保护数据隐私，并利用多方私有集合交集计算实现对共同用户数据的安全识别，提高了数据协作的安全性和效率；本发明的违规处理与奖惩机制，通过第三方审查机构的监督，确保参与方在数据对齐和模型训练过程中遵守协议规定，防止数据滥用，增强了协议的可靠性和参与方的合规性。