本发明公开了一种基于强化学习的隐私计算安全防护方法，包括：S1、建立基于隐私计算的因果关系模型；S2、采集隐私计算过程中的运行数据，生成防护动作向量；S3、在相同外生条件下生成反事实动作，计算任务效能差值，得到反事实回报值；S4、根据反...

本发明公开了一种基于深度学习的隐私数据保护与安全分析方法，包括：S1、建立改进型SplitFed Learning架构，客户端执行前段神经网络运算生成切分层特征，服务器端执行后段神经网络运算并进行全局模型聚合；S2、客户端将切分层特征划...