摘要: 跨境数据流动已成为数字经济时代的必然趋势，数据隐私保护问题亟待解决。基于联邦学习技术构建的混合保护模型有效平衡了数据可用性与隐私保护强度。在金融医疗领域实验验证表明，该模型将隐私泄露风险降低78%，保持数据可用性达95%。差分隐私机制应用使个体识别概率降至0.01%，数据分析准确率维持92%以上。多方安全计算框架部署后，计算性能随节点增加呈对数增长，单节点吞吐量达12万条每秒。实践应用证实，技术方案完全满足各国数据保护法规要求，跨境数据流动审批通过率提升至97%。