基于联邦跨模态特征对齐的安全隐私保护方法、装置、设备及介质

本申请涉及一种基于联邦跨模态特征对齐的安全隐私保护方法、装置、设备及介质，方法包括：第一客户端根据模型掩码对第一模型参数变化量进行分片处理，以生成第一模型参数变化量子集以及第二模型参数变化量子集，第一客户端采用第一随机密钥对第二模型参数变化量子集进行异或操作，以生成加密参数，并采用服务端公钥加密第一随机密钥以生成加密密钥，并将加密参数以及加密密钥发送至第二客户端；第二客户端将加密参数与第三模型参数变化量进行异或操作，以生成混合模型，第一客户端以及第二客户端将混合模型中的混合参数、加密密钥以及第二模型参数变化量上传至服务端。本申请能够实现跨模态特征对齐的隐私保护，同时保证训练效率和模型性能。