一种多输入多输出上行链路的可信联邦学习方法和系统

本发明公开了一种多输入多输出上行链路的可信联邦学习方法和系统，涉及无线通信技术领域，包括：构建全局模型并进行初始化设置，建立与多个客户端之间的安全通信信道；将全局模型的初始学习信息和加密公钥发送给多个客户端，以使多个客户端分别执行本地训练；获取多个客户端上传的密文梯度和对应的权重信息；对密文梯度的结构进行校验并进行张量分区，基于复合函数映射算法和改进雷米兹算法构建多项式近似；基于权重信息对多项式结构在CKKS密文域内进行加权聚合；对加密全局梯度进行解密得到模型更新参数。本发明缓解了现有技术存在的铭文传输模型存在安全隐患和高维模型参数或梯度直接传输导致上行链路通信资源消耗大的技术问题。