一种联邦学习的本地模型参数聚合方法

本发明提供了一种联邦学习本地模型参数聚合方法。该方法包括：对可信机构进行初始化处理，获得系统公共参数和主私钥；客户端和中心服务器向可信机构请求注册，可信机构组建所有客户端的通信群；客户端使用本地数据对中心服务器下发的全局模型进行训练，获得本地模型参数；客户端使用签名密钥和中心服务器的公钥签名并加密本地模型参数，将本地模型参数的密文和签名以匿名方式上传给中心服务器；中心服务器解密各客户端上传的本地模型参数，验证本地模型参数的签名；聚合经过验证的本地模型参数，根据聚合结果更新全局模型，向通信群中的所有客户端广播更新后的全局模型。本发明方法强化了联邦学习的隐私保护能力，维护联邦学习系统的鲁棒性。