基于轻量级同态加密的抗投毒攻击联邦学习方法

本发明公开了一种基于轻量级同态加密的抗投毒攻击联邦学习方法，包括初始化阶段、梯度加密及签名产生阶段、验证及计算聚合权重阶段、梯度聚合阶段和梯度正确性验证阶段；本发明在每个客户端生成一个自己独有的掩码，并对加密后的局部梯度进行盲化，敌手只有知道每个客户端的掩码才能获得明文消息，有效抵抗了选择明文攻击。本发明各个通信实体之间发送信息，都需通过基于椭圆曲线的完整性验证算法，保证了传输信息的完整性，防止敌手篡改信息，有效的抵抗了中间人攻击；本发明的整个训练过程中，通过同态加密算法，实现了在密文状态下进行数据计算以及处理，保证了数据隐私不被泄露，同时采用对称同态加密，降低了服务器的计算开销，提升了性能。