联邦学习数据隐私保护方法、装置及介质

本申请提供一种联邦学习数据隐私保护方法、装置及介质，包括：接收来自参与联邦学习的多个客户端的基于各公钥加密的第一加密模型参数，对各第一加密模型参数基于各公钥的全同态运算赋予各盲化因子并盲化，将第一盲化加密模型参数发送给第二服务器，使第二服务器解密各第一盲化加密模型参数，对各第一盲化模型参数赋予各聚合权重并聚合，对第二盲化模型参数和各聚合权重基于各公钥加密；接收来自第二服务器的第二盲化加密模型参数和加密聚合权重，根据加密聚合权重和各盲化因子基于各公钥的全同态运算对第二盲化加密模型参数去盲，将第二加密模型参数发送给各客户端，使各客户端解密获得聚合模型参数。本申请保证联邦学习的聚合效果和数据安全。