基于联邦学习的金融违规行为检测模型构建方法、装置、设备及介质

本申请公开了基于联邦学习的金融违规行为检测模型构建方法、装置、设备及介质，涉及区块链技术领域，包括：将初始金融违规行为检测模型中当前全局模型参数分发至分区块链，以便分区块链利用部分数据集对该模型训练得到第一训练后检测模型，并判断第一训练后检测模型是否收敛，若收敛，则利用完整数据集对第一训练后检测模型训练得到第二训练后检测模型；获取分区块链上传的当前模型训练结果；若结果中存在未收敛的模型参数，则对所有模型参数进行加权聚合以生成新的当前全局模型参数，并跳转至将当前全局模型参数分发至分区块链的步骤，直至当前模型训练结果中不存在未收敛的模型参数。如此一来，构建了更精准、高效的金融违规行为检测模型。