融合区块链的联邦学习方法、装置、服务器及存储介质

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种融合区块链的联邦学习方法、装置、服务器及存储介质，通过每个参与客户端从中央服务器中获取初始全局模型，及基于本丢数据库对初始全局模型进行训练，训练完成后得到更新全局模型，及将更新全局模型发送至中央服务器，当中央服务器接收到第一目标客户端发送的更新模型参数时，计算每个参与客户端的更新全局模型与指定客户端的更新全局模型之间的相似度，以基于相似度剔除参与客户端中的恶意客户端，基于剩余的善意客户端的更新全局模型进行聚合，得到目标全局模型，充分考虑恶意客户端对系统的影响，防止恶意客户端破坏模型训练。