基于联邦学习的企业管理咨询数据隐私保护方法及平台

本发明公开了基于联邦学习的企业管理咨询数据隐私保护方法及平台，涉及管理咨询与数据隐私保护领域。本发明通过分布式计算框架与联邦学习算法实现数据本地化隔离计算，在保障隐私安全的前提下提升多方协作效率，推动数据共享广度与深度；借助区块链记录贡献值并结合动态收益分配规则，确保收益分配公平透明，通过分布式查询接口增强信任构建，激发企业参与动力；基于信任反馈动态调整激励参数，优化激励机制以适应企业需求变化，同时持续强化加密协议，实现安全与效率的双向提升，为企业管理咨询领域的数字化转型提供技术支撑。