基于信誉的无偏差分隐私随机模型聚合方法及装置

本发明提供了一种基于信誉的无偏差分隐私随机模型聚合方法及装置，方法包括：通过区块链网络根据信誉度应用智能合约方法从候选用户中无偏差选择多个用户节点；通过被选择的各用户节点基于无偏差分隐私机制对本地模型的次梯度进行加噪处理获取噪声次梯度，同时根据噪声次梯度和在本地计算的梯度值本地数据集上训练更新本地模型；通过区块链网络根据噪声次梯度更新聚合全局模型的全局噪声梯度，根据全局噪声梯度更新全局模型，并触发更新各用户节点对应的信誉度。通过以上方式，本发明通过引入区块链实现训练过程的去中心化，设计无偏差分隐私机制保护参数隐私并减小噪声对模型准确性的影响，提高了模型准确率与鲁棒性的同时实现了隐私保护。