一种基于隐私计算的数据分析方法

本发明公开了一种基于隐私计算的数据分析方法，涉及数据分析技术领域，包括步骤1，收集需要分析的多元异构数据；步骤2，对预处理后的多元异构数据进行加密，并将加密数据分发至若干个数据持有方；步骤3，数据持有方在联邦学习框架下进行模型训练，通过模型训练的结果判断数据持有方的加密数据是否正确；步骤4，将所有数据持有方训练完成的模型融合至全局模型，步骤5，获取数据分析任务，数据持有方基于安全多方计算协议，使用全局模型协同完成数据分析任务，输出分析结果；步骤6，对分析结果使用公钥进行加密，授权方使用私钥进行解密，得到分析结果。本发明提高了数据分析的效率，还避免了数据传输过程中的风险，增强了数据的安全性。