联邦学习聚合校验方法及系统

本发明实施例公开了一种联邦学习聚合校验方法及系统，其中，该方法包括：各训练方协商得到初始化子模型参数；各训练方根据本地训练数据及初始化子模型参数进行本地训练，得到本地模型更新值；各训练方根据本地模型更新值及随机生成的本地承诺因子，计算本地模型更新承诺值；每两个训练方协商生成掩码值，各训练方根据本地的掩码值分别扰乱本地模型更新值及本地承诺因子，得到本地模型更新扰乱值与本地承诺因子扰乱值；根据所有本地模型更新承诺值计算第一校验值；根据所有本地模型更新扰乱值及本地承诺因子扰乱值计算第二校验值，比较第一校验值与第二校验值是否一致，若一致则继续训练，否则停止训练。提高了联邦学习中数据安全性。