一种适用于车联网领域的轻量级安全鲁棒的联邦学习系统

本发明涉及联邦学习技术领域，公开了一种适用于车联网领域的轻量级安全鲁棒的联邦学习系统，包括：CKKS同态加密模块，用于对本地模型参数的部分进行选择性加密；双服务器结构，包括第一服务器和第二服务器；余弦相似度判别模块，用于在云服务器端计算客户端上传模型更新与全局模型的余弦相似度，进行识别并排除恶意客户端；密钥生成中心，用于为客户端生成并分发公私密钥对，以支持同态加密。本发明中，通过采用CKKS同态加密技术，实现了在加密状态下对数据的安全计算，不需要在客户端和服务器之间进行过多的交互，同时通过选择性地对模型的最后一层权重进行加密，既保护了敏感信息又降低了计算开销，解决了隐私保护与计算效率之间的权衡问题。