本申请提供一种分布式的预测活跃IPv6地址的方法及相关设备。其中，方法包括：基于网络中的各个参与终端的活跃IPv6地址的种子集，利用联邦机器学习的方式训练预先得到的全局活跃IPv6地址关联初始模型，各个参与终端将训练完成后得到的更新模型，上传至中央服务器中，中央服务器对各个所述更新模型进行聚合得到全局活跃IPv6地址关联模型；根据所述全局活跃IPv6地址关联模型预测新的活跃IPv6地址。训练过程中，各个参与终端只将更新的模型参数上传至中央服务器，保护原始数据，同时能够使得预测的IPv6地址更加符合各个参与终端实际的扫描需要，依据预测得到的新的活跃IPv6地址进行扫描，就可以缩小扫描的范围，提高扫描的效率。