本申请实施例提供一种联邦随机森林模型的构建方法及装置，该方法包括：将业务方设备中的数据特征与数据方设备中的数据特征进行加密样本对齐，确定对齐后的整体数据集；根据整体数据集，确定联邦随机森林模型的第一树的训练集；在第一树的第一分裂点分裂时，对样本集进行随机抽取，构建备选分裂特征集；根据备选分裂特征集中的特征所属的设备，在加密保护中获取第一分裂点的标签聚合信息；根据第一分裂点的标签聚合信息，进行第一分裂点的分裂。通过该方式，在保证数据安全性的同时提升了联邦随机森林模型的可解释性。