[发明专利]基于联邦学习的数据交互方法、装置、设备及存储介质

摘要

本申请提供了一种基于联邦学习的数据交互方法、装置、设备、存储介质及程序产品，所述方法包括：服务端设备接收客户端设备发送的携带有主任务数据交互请求；根据加密特征生成伪任务，加密特征是由参与联邦学习的至少一个客户端设备持有的本地特征进行加密处理得到的；基于主任务和伪任务构建并训练初始模型，得到全局模型；将全局模型发送至发送请求的目标客户端设备，以使目标客户端设备从全局模型中去除伪任务对应的伪任务子模型，得到主任务子模型。通过加入伪任务，改变训练模型结构，能够实现提高模型的安全性，防止模型被反向攻击导致私有数据泄露，从而提高客户端私有数据的保密性。