本发明提出一种基于CP‑ABE的对等网络中联邦学习数据共享模型及其构建方法，该模型包括参与方、访问控制模块和联邦学习模块；该方法包括：1）创建访问控制树，基于属性加密技术，采用结合随机多项式的门限访问策略筛选参与方；2）参与方使用私钥和解密公式解密密文，取得含有初始训练任务及训练参数的明文，参与方加入循环队列，构建对等网络；3）在对等网络结构下，组建参与方组成的循环队列，确定联邦学习中训练参数的传递方向，构建联邦学习训练架构；4）启动联合训练，在对等网络中采用参数传递运算评测方式进行模型及参数更新，使模型达到收敛标准；5）设置最佳模型参数，预测测试数据，观测预测精度及评估指标，评估共享模型的性能。