一种多方联合训练病虫害识别模型的方法及装置

本申请公开了一种多方联合训练病虫害识别模型的方法及装置，涉及农业数据安全技术领域，解决了现有技术中模型参数易被逆推出图像特征分布以及节点身份缺乏有效认证所导致的农业数据在联合训练过程中存在安全性差和模型易被恶意参与方污染的问题，该方法包括：各参与方在本地进行病虫害识别模型的训练，训练完成后对本地模型参数加入扰动并进行同态加密后上传至区块链中供联邦服务器通过联邦学习对全局模型进行训练，并将全局模型参数上传至区块链中供各参与方下载以便进行下一轮模型训练，同时采用智能合约自动记录模型更新过程，确保了数据的完整性和不可篡改性，有效的防止了各参与方本地农业数据的泄露以及恶意参与者上传脏数据污染模型。