本发明提供一种基于可信沙盒的联邦学习模型训练方法、装置及电子设备，该方法，包括：在确定MEC服务器属于已创建的可信沙盒的情况下，将MEC服务器对应的第一设备信息，以及与MEC服务器通信连接的多个本地设备所对应的第二设备信息，发送至区块链平台进行注册；基于区块链平台广播的节点选择请求，确定用于联邦学习的多个目标本地设备；接收区块链平台发送的全局模型和训练请求，控制多个目标本地设备，基于训练请求对全局模型进行训练，得到本地模型；将本地模型进行聚合，得到新全局模型。本发明提供的基于可信沙盒的联邦学习模型训练方法、装置及电子设备，可以解决现有技术中区块链平台的模型训练数据的隐私保护问题。