一种基于联邦学习的消费品数据安全保护方法及系统

本发明涉及联邦学习数据安全保护领域，尤其涉及一种基于联邦学习的消费品数据安全保护方法及系统，该方法包括：将生产企业的消费品生产状态数据和联邦学习梯度数据通过预测模型生成多项式阶数，其中预测模型基于LSTM架构构建；基于多项式阶数和联邦学习梯度数据生成动态多项式和生产企业本地端加密份额；联邦学习本地端将多个生产企业本地端加密份额上传至公共服务平台，对生产企业本地端加密份额进行聚合和解密，生成联邦学习梯度数据，并将联邦学习梯度数据用于联邦学习模型的更新。本发明实现了通过多项式引入LSTM生成的平衡安全与效率的阶数，实现了兼顾隐私保护、安全策略及轻量级计算的联邦学习消费品数据安全方法。