一种具备数据感知能力的分层可信联邦学习方法

本发明涉及联邦学习技术领域，具体公开一种具备数据感知能力的分层可信联邦学习方法，该方法通过分层可信联邦学习装置获取各客户端设备学习性能数据，并得到各客户端设备学习性能指标，判断是否对其进行性能预警，然后分层可信联邦学习装置将各客户端设备公钥上传至区块链，由此筛选出各可访问控制设备，确保了数据隐私，各可访问控制设备训练生成各可访问控制设备所属本地模型，随后得到各可访问控制设备所属本地模型训练特征值，并判断是否重新进行训练，同时获取各可访问控制设备的训练评估指数，由此完成智能分组，并对各组可访问控制设备所属本地模型进行聚合，生成全局模型，并上传到区块链完成全局模型更新，提高了模型训练效率和准确性。