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申请/专利权人：北京天融信网络安全技术有限公司;北京天融信科技有限公司;北京天融信软件有限公司

摘要：本发明实施例提供了一种拜占庭容错的联邦学习方法、电子设备及存储介质，涉及联邦学习技术领域。其中，方法包括：确定客户端节点集合；获取客户端节点集合中每一客户端节点基于下发模型参数经本地训练后得到的更新梯度；对于每一更新梯度，基于欧氏距离将客户端节点放入第二集合或第一集合，并根据欧氏距离确定所述更新梯度所对应的客户端节点的更新评估值；基于第二集合上的平均更新梯度的欧氏距离小于与第一集合上的平均更新梯度的欧氏距离对第一集合中的客户端节点进行循环筛选，以循环结束时的第一集合上的平均更新梯度作为全局模型更新梯度。本发明提供的实施方式提升了联邦学习过程对拜占庭攻击的防御能力。

主权项：1.一种拜占庭容错的联邦学习方法，其特征在于，该方法包括：确定客户端节点集合，所述客户端节点集合包括若干客户端节点；获取所述客户端节点集合中每一客户端节点基于下发模型参数经本地训练后得到的更新梯度，包括：将全局模型的模型参数下发给所述客户端节点集合中客户端节点；每一客户端节点将本地存储的所有样本数据作为训练数据集，采用随机梯度下降算法训练包括下发模型参数的本地模型；从每一客户端节点接收训练后本地模型所对应的更新梯度；对于每一更新梯度，计算其与其余更新梯度之间的欧氏距离，将欧氏距离最大的前f个更新梯度对应的客户端节点放入第二集合，将所述客户端节点集合中其余客户端节点放入第一集合；并根据所述欧氏距离确定所述更新梯度所对应的客户端节点的更新评估值；其中，f为恶意节点数量；从所有更新评估值中的最小更新评估值开始，判断所述最小更新评估值对应的第一集合中是否存在任意客户端节点满足如下条件：其更新梯度与第二集合上的平均更新梯度的欧氏距离小于与第一集合上的平均更新梯度的欧氏距离；若存在，则删除所述最小更新评估值并确定新的最小更新评估值，重复前述判断；所述若不存在，则循环结束；以循环结束时的第一集合上的平均更新梯度作为全局模型更新梯度，结合模型参数对全局模型进行更新。

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