基于联邦学习的数据处理方法、装置、设备及存储介质

本申请公开了一种基于联邦学习的数据处理方法、装置、设备及存储介质。包括：多个系统分别获取各自的用户数据，采用加密的用户样本对齐方法，确认多方的共有用户；多个系统分别提取所述共有用户的特征数据；多个系统基于所述共有用户的特征数据，采用联邦学习的方式训练数据分析模型，得到训练好的数据分析模型，基于所述数据分析模型进行数据处理。本申请的方案，在数据交换过程中，数据始终保留在本地，仅加密后的中间结果进行交互，确保数据隐私不泄露，使得不同企业和机构能够在不泄露数据隐私的前提下，与产业链上下游主体进行联合分析和数据融合应用开发。