本发明公开了基于纵向联邦学习的虚拟货币挖矿行为识别方法及系统，监管部门客户端和市场部门客户端，分别将自身的初始模型参数发送给对方；监管部门客户端和市场部门客户端，分别利用自身的数据样本和对方发过来的初始模型参数，对自身的回归树模型进行训练，得到训练后的回归树模型；监管部门客户端，将训练后的回归树模型参数发送给第三方服务器；市场部门客户端，将训练后的回归树模型参数发送给第三方服务器；对训练后的两个回归树模型参数取平均值，将平均值作为最终模型参数下发给监管部门客户端和市场部门客户端；监管部门客户端和市场部门客户端，根据最终模型参数对待识别的数据样本进行识别，输出待识别数据样本是否存在挖矿行为。