面向人工智能算法的模型加密与隐私保护方法

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及面向人工智能算法的模型加密与隐私保护方法，通过量子特征提取与多目标优化生成隐私等级映射表，采用量子退火算法动态筛选低延迟且数据分布互补的节点子集，结合贝叶斯优化的权重预测模型改进联邦聚合公式，缓解非独立同分布数据引发的参数冲突。针对隐私保护与模型精度的平衡问题，通过量子哈希比对生成增量更新参数，结合量子支持向量机的异常检测阻断违规数据流，审计链驱动量子混合优化框架同步调整加密强度与噪声规则。闭环迭代机制将优化参数反馈至数据预处理与加密模块，形成从特征降维、模型训练到推理输出的全链路自适应协同，实现数据异构场景下隐私保护与模型效用的全局最优。