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本发明公开了一种基于安全洗牌和差分隐私的联邦学习模型安全防护方法及系统，联邦模型拥有者利用差分隐私技术对联邦学习的模型参数进行加噪声，生成带噪声的模型参数，之后利用用户授权密钥和安全洗牌算法加密模型参数，并将加密的联邦学习模型参数发送给用户...该专利属于江苏瑞中数据股份有限公司国网江苏省电力有限公司国家电网有限公司大数据中心所有，仅供学习研究参考，未经过江苏瑞中数据股份有限公司国网江苏省电力有限公司国家电网有限公司大数据中心授权不得商用。