[发明专利]数据脱敏方法、联邦学习方法及系统

摘要

本发明提供了数据脱敏方法及装置、联邦学习方法及系统，该数据脱敏方法包括：将数据库中的多个样本导入数据脱敏环境，所述样本包括样本标识及其样本特征；在所述数据脱敏环境中，利用数据脱敏算法对每个所述样本的所述样本标识进行加密，并对导入所述数据脱敏环境的多个所述样本进行混淆处理，以实现所述样本的去标识化，其中，去标识化后的样本标识及其对应的样本特征仍具有映射关系，保留样本数据分析所需的有效信息。利用上述方法，能够将样本标识的隐私数据匿名化，并且也无法将去标识化后的样本对应到原始样本，实现了较好的脱敏效果。基于数据脱敏方法的联邦学习方法使用去标识化后的样本数据进行联邦学习，保证了联邦学习时的个人信息隐私化。