一种面向物联网的联邦学习抗投毒攻击方法

本发明公开了一种面向物联网的联邦学习抗投毒攻击方法，包括以下步骤：S1、对物联网联邦学习系统进行初始化；S2、对物联网参与者的隐私数据进行掩码处理；S3、集群服务器收集所有物联网参与者提供的掩码数据并对其进行聚合；S4、通过鲁邦聚类识别恶意投毒的物联网参与者。本发明通过引入先进的机器学习算法和隐私保护技术，为物联网系统提供了更为有效的抗投毒防护措施，该方法的成功应用，显著提高了物联网系统的安全性和鲁棒性，为应对潜在的恶意攻击和数据篡改提供了重要保障。