一种基于人工智能的设备数据隐私协同训练方法及系统

本发明公开了一种基于人工智能的设备数据隐私协同训练方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括：获取来源设备，获取设备安全等级，设定待处理时间段，获取设备运行数据，形成设备数据序列；根据来源设备对应的设备数据序列获取数据敏感度，根据来源设备对应的数据敏感度获取固定隐私需求指标，根据来源设备对应的设备安全等级对固定隐私需求指标进行修正并形成目标隐私需求指标；将多个来源设备划分为多个训练集，其中，训练集中任意两个来源设备对应的目标隐私需求指标之差均小于预设协同阈值；依次完成各个训练集中多个来源设备对应的设备数据序列之间的隐私协同训练。本发明具有动态分级适配、量化评估和资源优化的优点。