一种基于联邦学习的量子安全数据处理方法及其系统

本申请公开了一种基于联邦学习的量子安全数据处理方法及其系统，其中该方法包括：密钥中心分别为客户端集群和服务中心分发一组加解密密钥文件；服务中心设定迭代次数T，并从客户端集群中随机抽取T个子客户端集群；服务中心选择子客户端集群S1执行第一轮联邦学习的参数迭代，依次类推直至选择子客户端集群ST执行第T轮联邦学习的参数迭代；服务中心将T轮联邦学习参数迭代的参数结果发送至客户端集群中的各客户端作为本地的联邦学习模型的参数，实现对客户端接收到的输入数据执行预测。本发明将联邦学习与量子网络相结合，使得系统在工作过程中，密钥传输不受距离限制，且满足全域安全，具有很高的实际应用价值。