一种抗投毒的联邦学习方法

本发明公开了一种抗投毒的联邦学习方法，包括：非交互密钥生成随机共享密钥；哈希函数与随机共享密钥生成共享随机数；共享随机数保证共享输入数据的有效性；第一、第二和第三服务器验证相关性数据的一致；排除相关性数据不一致的服务器；通过相关性数据过滤异常梯度；对所有合法梯度进行聚合完成模型更新。本发明采用三服务器模型构建了一个客户端友好的框架，保证输出交付。使用一致性检查来检测异常行为。利用一致性检查来实现输入和输出的验证检测，防止恶意服务器与恶意客户端串通，聚合投毒梯度。