一种基于隐私计算的跨域数据安全预警方法及系统

本申请涉及数据处理领域，尤其涉及一种基于隐私计算的跨域数据安全预警方法及系统，方法包括：在本地端根据本地数据训练本地模型得到模型参数；在中央服务端汇总各本地模型的模型参数及初始权重，计算全局模型的模型更新参数，将模型更新参数传输给各本地模型用于下一轮模型迭代训练并动态更新各参与方的权重；将新的本地数据输入到训练好的本地模型中，输出本地数据的风险值，根据风险值进行数据安全预警。本申请具有提高模型预警准确性的效果。