一种面向模型异构联邦学习的模型下发系统、方法、终端及介质

本发明所提供的一种面向模型异构联邦学习的模型下发系统、方法、终端及介质，涉及信息安全技术领域，该系统包括授权机构、第一服务器、第二服务器和客户端；授权机构作为可信第三方，负责执行系统初始化工作，如生成基于用户属性集的属性私钥和部分关键词搜索陷门等，第一服务器负责模型生成以及对模型与相关数据的加密处理，并将所有加密数据和加密后模型传输至第二服务器，第二服务器与客户端进行交互，利用客户端上传的完整关键词搜索陷门实现模型搜索匹配和部分解密，最后通过客户端下载部分解密结果，并对其进行完全解密得到客户端所需的目标模型，有效地解决在异构联邦学习的模型下发过程中存在的隐私威胁，既保证了隐私安全又实现精准匹配。