基于联邦学习技术的风险管控策略的确定方法和装置

本申请公开了一种基于联邦学习技术的风险管控策略的确定方法和装置，涉及金融科技领域，其中，该方法包括：通过击键采集器对原始击键数据进行加密，得到加密击键数据；通过行为分析器基于加密击键数据对应的加密击键特征，确定目标用户的认证结果，其中，认证结果至少包括目标用户匹配的风险事件、风险等级以及置信度；通过云端联邦服务器基于认证结果和加密击键特征，确定目标用户的目标策略，其中，目标策略用于对目标用户的风险事件进行管控。本申请解决了在基于现有技术对使用金融软件的用户进行身份认证的过程中，由于检测模型针对新用户存在冷启动，所导致的风险事件的检测准确度低，制定的管控策略的风控效果差的技术问题。