一种联邦分布式聚合方法、装置、电子设备和存储介质

本申请提供了一种联邦分布式聚合方法、装置、电子设备和存储介质，该方法应用于机器学习技术领域，该方法包括：将目标全局模型训练过程中的全局秘密s分割为n个秘密片段，并将n个秘密片段发送至n个模型训练设备；对于任一模型训练设备，确定模型训练设备的密钥并发送至模型训练设备，使模型训练设备对原始模型参数加密，得到加密模型参数；对加密模型参数进行分割，得到m个加密份额；对m个加密份额进行聚合，得到模型训练设备的聚合份额；基于n个模型训练设备的聚合份额，更新目标全局模型。该方法能够在联邦分布式方法训练模型过程中，对训练过程中的数据进行加密处理，增加了模型训练过程中的隐私性和安全性，保证了模型训练的成功率。