基于联邦学习的分布式数据分析模型及商业价值挖掘研究

摘要

针对多源数据协同分析中数据隐私泄露、数据孤岛等核心问题，本文提出一种融合隐私计算技术的联邦学
习分布式数据分析模型。该模型通过分层架构设计，在数据层实现多源数据的安全隔离存储，在隐私计算层整合差
分隐私、秘密共享等技术构建全链路防护，在联邦学习层优化横向与纵向联邦的协同训练机制。以金融风控和医疗
诊断为实验场景，采用真实数据集验证表明，模型在保证数据“可用不可见”的前提下，分类任务准确率达92.3%，
较传统集中式模型效率提升35%。进一步结合行业应用案例，从降本增效、合规保障、价值增值三个维度挖掘商业
价值，为企业多源数据协同应用提供技术支撑与实践参考。