面向基因组学的抗量子鲁棒参数聚合联邦学习方法及装置

本发明实施例涉及一种基于面向基因组学的抗量子鲁棒参数聚合联邦学习方法及装置，该方法包括步骤：客户端在TEE内对本地模型参数进行量化处理和TFHE加密处理；客户端将加密模型参数的密文从所述TEE中导出后上传至中央服务器；中央服务器在加密域中对所述加密模型参数进行鲁棒聚合处理，得到优化模型参数并发送至客户端；客户端对所述优化模型参数进行解密和反量化处理后，对本地模型进行更新。本发明实施例的技术方案，通过结合用于本地计算的TEE和用于参数传输及聚合的TFHE方式，可以使得原始数据和模型更新在整个过程中保持加密，消除了通过推理攻击导致数据泄露的风险。