投毒防御的安全联邦学习方法、客户端、服务器和系统

本申请公开了一种投毒防御的安全联邦学习方法、客户端、服务器和系统。本申请的方法，客户端在本地训练后将本地模型采用CKKS同态加密算法加密后上传至聚合服务器，聚合服务器和验证服务器协作生成验证模型发送给客户端进行评估后将评估报告返回至验证服务器，验证服务器根据评估报告过滤筛选出良性本地模型索引集合发送至聚合服务器，聚合服务器将筛选出的本地模型进行密文下的同态聚合得到密文全局模型。该方案可以有效防御投毒攻击和针对客户端本地模型的推理攻击，实现了联邦学习的隐私保护与投毒防御双重目标。