联邦学习(FL)作为一种新型的分布式机器学习(DML)框架,通过聚合参与者上传的本地模型参数训练全局模型,可以有效保护参与者的本地数据隐私。然而,这些本地模型参数仍然存在泄露参与者隐私的风险,隐私保护聚合(privacy-preserving agg...