基于多密钥同态加密和区块链信誉权重的数据保护方法

本发明涉及数据保护领域，公开了一种基于多密钥同态加密和区块链信誉权重的数据保护方法；保护方法通过构建联邦学习框架，参与方获取服务器的安全参数和公共参数生成密钥组合，服务器将全局模型参数分发给参与方，参与方根据全局模型参数并加权加密处理发送给服务器本地模型参数的密文；服务器获取对应的本地模型参数的密文，并同态聚合所有的本地模型参数的密文，服务器对掉线的参与点生成补偿的本地模型参数后加密处理和后续的同态聚合；参与方解密聚合后的密文得到新的全局模型参数，重新训练以获取并更新本地模型参数参数，区块链以及多密钥加密确保多方的数据处理的公正性和透明性，避免篡改数据，增强系统的抗攻击能力和数据隐私保护的效果。