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本发明公开了一种聚合结果可验证和梯度质量可检验的隐私保护联邦学习方法，包括：系统初始化、梯度安全提交、模型选择、模型聚合、模型分发与聚合验证阶段。本发明针对恶意用户与恶意服务器组成的恶意参与集合在联邦学习中引发的数据隐私保护和模型性能问题，...
该专利属于华东师范大学所有，仅供学习研究参考，未经过华东师范大学授权不得商用。

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