本发明公开了基于可信计算的多任务调度方法、系统、设备及存储介质，属于多任务调度技术领域。本发明的一种基于可信计算沙盒的联邦学习多任务调度方法，通过构建参与方节点、区块链调度模型以及训练节点，建立计算沙盒状态通道；在计算沙盒状态通道中，训练节点对相关参数进行全局模型聚合与参数的计算，得到联邦学习任务的训练结果和状态信息；将训练结果和状态信息传输至区块链调度模型，并关闭计算沙盒状态通道，以释放所占有的算力资源；区块链调度模型将训练结果发送给参与方节点，更新算力资源的状态信息，完成联邦学习多任务的调度，实现对联邦学习模型训练和聚合过程中的可信监管，并且能够避免隐私泄露，方案科学、合理，切实可行。