一种隐私保护的图联邦节点异常检测方法

本发明提出一种隐私保护的图联邦节点异常检测方法，属于联邦学习技术领域。包括：S1.构建图节点异常检测模型，通过最小化损失函数得到客户端本地模型参数和累积梯度信息；S2.模型输出各节点的异常分数，客户端对模型使用分层相关性传播算法，得到各神经元的相关性权重，获得隐私保护梯度信息，将信息发送到云服务器；S3.云服务器聚合运算，使用聚合后信息对全局模型更新；将全局模型参数广播下发至客户端；S4.迭代执行S1至S3直到达到预设的模型聚合次数后停止执行，完成隐私保护的图联邦节点异常模型的训练。解决图联邦节点异常检测方法不能有效且严格地保护参与方的图数据隐私性和参数噪音加强所带来的精度损失的问题。