1.一种联邦学习预测阶段隐私保护方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的联邦学习预测阶段隐私保护方法，其特征在于，所述通过盲签名算法计算目标预测用户id在所有数据服务方的第一同态密文集中对应的预测值同态密文，包括：
3.根据权利要求1所述的联邦学习预测阶段隐私保护方法，其特征在于，所述根据所述第二同态密文集及混淆同态密文计算目标预测用户id在联邦学习模型下的联邦预测值混淆同态密文，包括：
4.根据权利要求1所述的联邦学习预测阶段隐私保护方法，其特征在于，所述通过同态解密私钥及混淆因子依次对所述联邦预测值混淆同态密文进行解密及去混淆，得到目标预测用户id的联邦预测值明文，包括：
5.根据权利要求1所述的联邦学习预测阶段隐私保护方法，其特征在于，所述同态加密采用以下任一种算法类型实现：
6.一种联邦学习预测阶段隐私保护系统，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的联邦学习预测阶段隐私保护系统，其特征在于，所述同态密文获取模块包括：
8.根据权利要求6所述的联邦学习预测阶段隐私保护系统，其特征在于，所述联邦混淆同态密文计算模块包括：
9.根据权利要求6所述的联邦学习预测阶段隐私保护系统，其特征在于，所述联邦预测值明文计算模块，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-5任一项所述的联邦学习预测阶段隐私保护方法。