一种基于联邦学习的鲁棒性检测方法、装置、设备及介质

本发明涉及鲁棒性检测技术领域，涉及一种基于联邦学习的鲁棒性检测方法、装置、设备及介质，所述方法包括获取第一全局模型，所述第一全局模型为服务器端训练的模型；将所述第一全局模型发送至本地端，并利用本地端的数据集对所述全局模型进行更新训练，得到至少一个本地模型；根据至少一个所述本地模型生成第一恶意模型；将所述第一恶意模型发送至服务器端进行聚合并根据聚合后的全局模型进行鲁棒性检测，本发明通过在本地生成第一恶意模型再将第一恶意模型上传至服务器端干扰全局模型更新，继而通过观察测试前后全局模型性能表现来判断联邦学习系统的鲁棒性，有效的提高了联邦学习系统的鲁棒性检测效率和速度。