一种基于纵向逻辑回归的联邦学
习模型获取方法及系统，本方法通过协作方根据paillier算法生成私钥和公钥，并分别向第一参与方与第二参与方发送公钥;第一参与方和第二参与方分别根据公钥和RSA算法对样本数据进行加密对齐，以获取各个参与方的共有用户群体，从而获得各个参与方用于模型获取的样本数据，让模型在获取过程中，各个参与方传输的数据都是加密数据，并且在用协作方对模型参数解密后，再对解密后的模型参数注入的噪声，这样能够更好地保证了各个参与方的数据隐私安全，从而提高了模型在获取过程中的安全性，同时降低各个参与方在加解密过程中的计算步骤以及传输的通信开销，从而有效地提升了模型的获取效率。收起
摘要附图
S1
协作方通过paillier算法生成私钥跟公钥，协作方分别向第
一参与方和第二参与方发送公钥
S2
第一参与方和第二参与方分别根据公钥和RSA算法进行样本数据加密对齐，以获取第一参与方跟第二参与方的共有
用户数据
S3
第一参与方和第二参与方根据共有用户数据分别获取第一
样本数据和第二样本数据
S4
第一参与方和第二参与方根据第一样本数据跟第二样本数