基于纵向联邦学习的预测方法、装置、设备、介质和系统

摘要

本发明涉及数据安全技术领域，提供一种基于纵向联邦学习的预测方法、装置、设备、介质和系统。其中，基于纵向联邦学习的第一数据方侧的预测方法包括：响应于业务预测请求，对业务预测请求携带的用户标识进行过滤处理，获得携带过滤结果的过滤器发送至基于纵向联邦学习的第二数据方；根据用户标识获取第一特征数据，输入第一联邦模型，获得第一预测结果；接收来自第二数据方的基于过滤器获得的第二预测结果集，自第二预测结果集中提取与用户标识对应的第二预测结果；根据第一预测结果和第二预测结果，获得用户标识的目标预测结果。本发明能够在基于纵向联邦学习的在线推理过程中保护用户隐私安全，避免用户信息泄露。