基于隐私计算的物联网设备端数据协同建模及推理方法

本发明涉及基于隐私计算的物联网设备端数据协同建模及推理方法，包括协同建模与协同推理两部分：协同建模时，先识别并定位本地数据中的高维敏感字段，采用自适应差分隐私技术进行预处理构建本地训练集，通过联邦学习框架进行分层训练，底层执行梯度下降计算，上层通过动态加密参数交换机制实现跨设备参数协同更新，协同服务器对加密梯度参数加权聚合生成全局梯度参数，设备端解密后更新本地模型并反向优化预处理过程。协同推理时对预处理后的待推理数据初步推理，通过安全多方计算协议协同得到全局推理结果并验证。实现了物联网设备数据可用不可见，在强化隐私保护精准性与灵活性的同时提升分布式建模效率与推理可靠性。