基于秘密共享与差分隐私的纵向联邦GRU模型训练方法及系统

本说明书实施例提供基于秘密共享与差分隐私的纵向联邦GRU模型训练方法及系统，其中基于秘密共享与差分隐私的纵向联邦GRU模型训练方法包括：确定加密样本数据，对加密样本数据进行拆分，获得多个加密样本数据分片；将多个加密样本数据分片输入第一GRU模型，获得多个加密样本数据分片对应的预测结果分片，其中，第一GRU模型部署于参与节点；根据预测结果分片和中心节点发送的加密标签数据分片，计算第一GRU模型的初始模型梯度；获取目标噪声向量，将目标噪声向量添加至初始模型梯度，获得更新模型梯度，并将更新模型梯度发送至中心节点，以使中心节点根据更新模型梯度更新第二GRU模型，其中，第二GRU模型部署于中心节点。