拜占庭容错的联邦学习方法、电子设备及存储介质

本发明实施例提供了一种拜占庭容错的联邦学习方法、电子设备及存储介质，涉及联邦学习技术领域。其中，方法包括：确定客户端节点集合；获取客户端节点集合中每一客户端节点基于下发模型参数经本地训练后得到的更新梯度；对于每一更新梯度，基于欧氏距离将客户端节点放入第二集合或第一集合，并根据欧氏距离确定所述更新梯度所对应的客户端节点的更新评估值；基于第二集合上的平均更新梯度的欧氏距离小于与第一集合上的平均更新梯度的欧氏距离对第一集合中的客户端节点进行循环筛选，以循环结束时的第一集合上的平均更新梯度作为全局模型更新梯度。本发明提供的实施方式提升了联邦学习过程对拜占庭攻击的防御能力。