1.一种保护隐私的业务预测模型联合更新方法，所述方法通过服务器执行，所述服务器包括可信执行环境tee；所述方法包括：
接收若干客户端在基于各自维护的私有样本，在本地训练业务预测模型后发送的加密梯度矩阵；
将所述若干客户端的加密梯度矩阵加载到所述tee中，在所述tee中对其进行解密，得到若干原始梯度矩阵；
对所述若干原始梯度矩阵中相同位置的矩阵元素进行融合，得到融合矩阵；所述融合矩阵用于反映所述若干原始梯度矩阵中的矩阵元素取值的总体趋势；
基于所述融合矩阵，计算所述若干原始梯度矩阵各自的离散度；所述离散度用于反映各原始梯度矩阵中的矩阵元素取值偏离总体趋势的程度；
基于所述若干原始梯度矩阵各自的离散度，从所述若干原始梯度矩阵中选取各目标矩阵；
基于所述各目标矩阵，更新所述服务器维护的业务预测模型的模型参数。
2.根据权利要求1所述的方法，所述业务预测模型用于预测业务对象的分类或回归值；所述业务对象包括以下任一种：用户、商户、商品以及事件。
3.根据权利要求1所述的方法，所述若干原始梯度矩阵包括第一矩阵；所述基于所述融合矩阵，计算所述若干原始梯度矩阵各自的离散度，包括：
从所述第一矩阵中选取至少部分矩阵元素；
对于所述至少部分矩阵元素中任意的第一矩阵元素，从所述融合矩阵中选取相同位置的矩阵元素作为对应矩阵元素；
基于所述至少部分矩阵元素与对应矩阵元素的差值，计算所述第一矩阵的离散度。
4.根据权利要求3所述的方法，所述基于所述至少部分矩阵元素与对应矩阵元素的差值，计算所述第一矩阵的离散度，包括：
基于所述至少部分矩阵元素与对应矩阵元素的差值，计算第一均方差；将计算得到的第一均方差作为所述第一矩阵的离散度；或者，
对所述至少部分矩阵元素与对应矩阵元素的差值进行求绝对值，对各求绝对值结果进行求和或者加权求和，将求和结果或者加权求和结果作为所述第一矩阵的离散度。
5.根据权利要求3所述的方法，所述至少部分矩阵元素是从所述第一矩阵中的各矩阵元素中随机选取而得到；所述部分矩阵元素的数目满足预定数目；或者，所述部分矩阵元素的占比满足预定比例。
6.根据权利要求1所述的方法，所述对所述若干原始梯度矩阵中相同位置的矩阵元素进行融合，得到融合矩阵，包括：
对所述若干原始梯度矩阵的相同位置的矩阵元素进行求平均或者求加权平均，得到所述融合矩阵。
7.根据权利要求1所述的方法，所述基于所述若干原始梯度矩阵各自的离散度，从所述若干原始梯度矩阵中选取各目标矩阵，包括：
对于所述若干原始梯度矩阵中的每个矩阵，判断该矩阵的离散度是否超过阈值，如果否，则将该矩阵作为所述各目标矩阵中的一个目标矩阵。
8.根据权利要求1所述的方法，所述基于所述各目标矩阵，更新所述服务器维护的业务预测模型的模型参数，包括：
对所述各目标矩阵进行求和或者加权求和，得到综合梯度矩阵；
将所述综合梯度矩阵中的各矩阵元素作为梯度值，更新所述服务器维护的业务预测模型的模型参数。
9.一种保护隐私的业务预测模型联合更新装置，所述装置设置于服务器；所述服务器包括可信执行环境tee；所述装置包括：
接收单元，用于接收若干客户端在基于各自维护的私有样本，在本地训练业务预测模型后发送的加密梯度矩阵；
解密单元，用于将所述若干客户端的加密梯度矩阵加载到所述tee中，在所述tee中对其进行解密，得到若干原始梯度矩阵；
融合单元，用于对所述若干原始梯度矩阵中相同位置的矩阵元素进行融合，得到融合矩阵；所述融合矩阵用于反映所述若干原始梯度矩阵中的矩阵元素取值的总体趋势；
计算单元，用于基于所述融合矩阵，计算所述若干原始梯度矩阵各自的离散度；所述离散度用于反映各原始梯度矩阵中的矩阵元素取值偏离总体趋势的程度；
选取单元，用于基于所述若干原始梯度矩阵各自的离散度，从所述若干原始梯度矩阵中选取各目标矩阵；
更新单元，用于基于所述各目标矩阵，更新所述服务器维护的业务预测模型的模型参数。
10.根据权利要求9所述的装置，所述业务预测模型用于预测业务对象的分类或回归值；所述业务对象包括以下任一种：用户、商户、商品以及事件。
11.根据权利要求9所述的装置，所述若干原始梯度矩阵包括第一矩阵；所述计算单元具体用于：
从所述第一矩阵中选取至少部分矩阵元素；
对于所述至少部分矩阵元素中任意的第一矩阵元素，从所述融合矩阵中选取相同位置的矩阵元素作为对应矩阵元素；
基于所述至少部分矩阵元素与对应矩阵元素的差值，计算所述第一矩阵的离散度。
12.根据权利要求11所述的装置，所述计算单元还具体用于：
基于所述至少部分矩阵元素与对应矩阵元素的差值，计算第一均方差；将计算得到的第一均方差作为所述第一矩阵的离散度；或者，
对所述至少部分矩阵元素与对应矩阵元素的差值进行求绝对值，对各求绝对值结果进行求和或者加权求和，将求和结果或者加权求和结果作为所述第一矩阵的离散度。
13.根据权利要求11所述的装置，所述至少部分矩阵元素是从所述第一矩阵中的各矩阵元素中随机选取而得到；所述部分矩阵元素的数目满足预定数目；或者，所述部分矩阵元素的占比满足预定比例。
14.根据权利要求9所述的装置，所述融合单元具体用于：
对所述若干原始梯度矩阵的相同位置的矩阵元素进行求平均或者求加权平均，得到所述融合矩阵。
15.根据权利要求9所述的装置，所述选取单元具体用于：
对于所述若干原始梯度矩阵中的每个矩阵，判断该矩阵的离散度是否超过阈值，如果否，则将该矩阵作为所述各目标矩阵中的一个目标矩阵。
16.根据权利要求9所述的装置，所述更新单元具体用于：
对所述各目标矩阵进行求和或者加权求和，得到综合梯度矩阵；
将所述综合梯度矩阵中的各矩阵元素作为梯度值，更新所述服务器维护的业务预测模型的模型参数。
17.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行权利要求1-8中任一项所述的方法。
18.一种计算设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述处理器执行所述可执行代码时，实现权利要求1-8中任一项所述的方法。