基于零知识证明与联邦学习的模型生成方法、设备及产品

本申请实施例适用于数据处理技术领域，提供了一种基于零知识证明与联邦学习的模型生成方法、设备及产品，该方法包括：获取各个参与方发送的第一梯度和证明参数；第一梯度包括参与方基于本地数据和联邦学习架构进行模型训练时生成的梯度，证明参数包括用于验证本地数据符合预设约束条件的参数；联邦学习架构包括用于模型训练的初始模型参数；确定多个第二梯度；第二梯度为证明参数中的有效参数所对应的第一梯度；基于多个第二梯度更新全局模型中的初始模型参数，得到更新后的全局模型。采用上述方法，可以在保证数据隐私的基础上，提高模型训练准确度。