去中心化分层联邦学习方法及系统、边缘服务器

本发明提供一种去中心化分层联邦学习方法及系统、边缘服务器，该方法包括：多个边缘服务器分别接收不同参与方客户端发送的梯度密文；多个边缘服务器基于安全多方计算协议聚合接收到的梯度密文，得到聚合模型密文；安全多方计算协议是指在一个互不信任的多用户网络中，多个分别持有不同梯度密文的边缘服务器共同计算出基于这些梯度密文的聚合模型密文，每个边缘服务器只得到聚合模型密文中的部分数据，而且不泄露自己持有的梯度密文给其它边缘服务器；边缘服务器将聚合模型密文下发至参与方客户端。利用本发明方案，可以提高模型聚合的安全性。