基于概率驱动的分布式模型完整性验证方法及系统

本发明属于信息安全技术领域，具体涉及基于概率驱动的分布式模型完整性验证方法及系统。方法包括S1，建立密码学参数、公私钥对和初始模型参数；S2，根据得到的参数，客户端进行本地训练并生成数据，同时基于当前模型和生成的数据，计算梯度，并使用签名和掩码封装计算出的数据；S3，服务器对客户端封装数据的真实性与完整性进行高效验证，筛选出通过验证的可信梯度集合；S4，服务器仅聚合通过验证的客户端提交的模型参数，服务器将聚合生成的模型参数均匀分发给所有参与客户端；S5，客户端收到步骤S4的模型参数后进行模型的更新，随后返回步骤S2，继续执行下一轮分布式学习任务，直到满足终止条件达到设定的最大迭代次数。