一种基于随机数机制的联邦学习隐私保护方法及装置

本发明公开了一种基于随机数机制的联邦学习隐私保护方法及装置，其中的方法首先对各参与方服务器和密态计算服务器进行参数配置，各参与方服务器各自产生掩码以及聚合系数，并计算掩码后的梯度；各参与方服务器根据预先配置的参与方服务器的参数、聚合系数以及需要聚合的梯度计算各自的梯度校验值；密态计算服务器根据聚合权重系数、掩码后的梯度以及梯度校验值计算聚合梯度值以及聚合校验值，各参与方服务器根据聚合梯度值得到去掉掩码后的聚合梯度值，并重新计算聚合校验值，再根据重新计算的聚合校验值与接收到的聚合校验值是否相等，判断服务器的聚合梯度值是否正确。本发明的方法能够降低整个svfl梯度聚合正确性验证方案的计算复杂度。