一种针对联邦学习的数据隐私保护方法与相关设备

本申请公开一种针对联邦学习的数据隐私保护方法、系统、电子设备与计算机可读存储介质，用以解决。方法包括：参与联邦学习的各计算节点通过分别执行指定操作，获得对第二隐私保护模型的参数的值进行加密操作后得到的加密参数值；分别将加密参数值发送给聚合中心；其中，所述第二隐私保护模型为所述联邦学习的全局模型，用于执行指定任务；所述聚合中心将所述加密后的参数的值进行聚合得到聚合模型更新集后，将聚合模型更新集发送给所述各计算节点；所述各计算节点分别基于所述聚合模型更新集和本地业务数据，对所述各计算节点本地的所述第二隐私保护模型进行训练，以得到用于执行所述指定任务的最终模型。