门限秘密共享实现联邦学习安全聚合：FedSTSS原理、复现与对比-北京尧图网络

简介联邦学习通过共享模型梯度来协作训练但明文梯度存在隐私泄露风险恶意服务器可利用模型反推等手段还原参与方的私有数据。安全聚合作为关键防御技术旨在保护各方梯度不被窥探。Shamir门限秘密共享通过多项式拆分与拉格朗日插值在份额域完成聚合使服务器仅接触聚合结果而无法还原单个参与方梯度具备信息论安全性。这类技术特别适用于医疗影像、金融数据等隐私敏感场景。基于该思想实现的FedSTSS安全聚合协议在保持FedAvg模型精度的同时将通信开销控制在合理倍数内为联邦学习的隐私保护提供了无损替代方案。本文从协议原理、Python可复现代码到对比实验设计逐步拆解并总结了定点数编码、份额序列化等工程实践中的关键陷阱帮助研究者和工程师快速落地验证。1. FedSTSS 在解决什么问题一条反直觉的结论如果你做过联邦学习实验多半会觉得“梯度又不是原始数据服务器拿到了也无所谓”。但真实情况是恶意服务器可以从梯度反推训练样本甚至还原出参与方本地的私有图像数据。基于Shamir门限秘密共享的联邦学习安全聚合模型FedSTSS做的正是把“梯度明文上传”替换成“份额分发、份额域聚合、门限恢复”这套流程服务器全程接触不到任何单一参与方的梯度。这篇笔记适合三类人做联邦学习安全聚合方向研究的、毕业设计需要演示对比实验的、以及想弄明白门限秘密共享在真实联邦系统里怎么落地的工程师。下面从协议原理讲到可复现代码再把对比实验设计和五个高频踩坑点一起说清楚。2. 从 FedAvg 到 Shamir 门限FedSTSS 为什么把秘密拆成 t 份2.1 威胁模型诚实但好奇的服务器为什么能反推训练数据联邦学习最常见的基线算法是 FedAvg服务器下发全局模型参与方在本地用私有数据训练若干轮再把模型更新或梯度加密传输回服务器服务器做加权平均。这里有个容易被忽略的前提——加密传输只解决“传输过程被窃听”的问题服务器本身拿到的是解密后的明文梯度。这就落入了“诚实但好奇”的威胁模型服务器会按协议执行但它会偷偷分析收到的梯度。为什么梯度泄露很危险因为梯度是训练数据的函数。对图像分类任务服务器只要拿到最后一轮某个参与方的梯度用模型反推model inversion或梯度匹配gradient matching方法可以恢复出该参与方训练集中的代表性样本。对人脸、医疗影像这类敏感数据这等于直接泄露隐私。更实际的情况是联邦学习系统的运营方和参与方经常不是同一主体参与方把梯度交出去等于把数据使用痕迹交给了平台方。常见的缓解手段是差分隐私DP在梯度上叠加噪声。DP 的代价是精度损失而且噪声标度需要针对每一轮训练调参调大了模型不收敛调小了隐私预算又不够。另一类手段是同态加密但它对非加法运算支持有限性能开销也高。FedSTSS 走的是第三条路用 Shamir 门限秘密共享把梯度拆成若干份额让服务器只能看到聚合后的梯度看不到任何个人的梯度。这条路在数学上是信息论安全的——即使服务器拿到了 t-1 个份额也得不到任何关于秘密的信息。2.2 Shamir 门限秘密共享的数学基础多项式与拉格朗日插值Shamir 门限秘密共享的核心思想可以用一句话概括要分享秘密 s就随机找一个 t-1 次多项式 f(x)让 f(0)s然后把 f(1)、f(2)……f(n) 分别发给 n 个参与方。任意 t 个人凑齐可以用拉格朗日插值恢复出 f(0)也就是秘密 s少于 t 个人拿到的只是多项式上的若干个孤立点无论怎么猜都得不到 s 的任何信息。这里的多项式定义在有限域上通常取一个大素数 p 作为模数。假设 p2^61-1这是一个梅森素数Python 的 int 可以高效处理秘密 s 和所有运算都在 0 到 p-1 之间。构造多项式时常数项就是秘密另外 t-1 个系数用密码学安全的随机数生成器产生。每个参与方拿到的份额是 (i, f(i))i 通常是参与方编号 1 到 n。恢复秘密时用的是拉格朗日插值。给定 t 个点 (x_i, y_i)恢复 f(0) 的公式是result Σ y_i · Π_{j≠i} (-x_j) / (x_i - x_j)分母的除法在有限域里是乘以分母的模逆元。Python 里可以用 pow(den, p-2, p) 直接算出模逆这是费马小定理的应用。代码落在第 3 章。FedSTSS 选择 Shamir 而不是简单地把梯度切成几段发给不同参与方关键原因是 Shamir 份额具有可加性两个多项式相加次数不会超过 t-1而且在 x0 处的值等于两个秘密之和。也就是说每个参与方把自己收到的同一编号份额相加再把相加后的份额交给服务器服务器恢复出来的就是所有参与方梯度之和。整个过程可以完全在份额域完成聚合没有任何一方看到完整的个人梯度。2.3 FedSTSS 的核心协议在份额域完成加权聚合FedSTSS 的协议流程可以拆成四个步骤。第一步服务器广播全局模型参数第二步每个参与方在本地训练计算模型更新向量第三步参与方把更新向量中每个标量分量分别做 Shamir 门限分享得到 n 个份额自己保留一个其余发给其他参与方第四步参与方把手里所有份额向量逐分量相加得到聚合份额并上传给服务器服务器收集到至少 t 个参与方的聚合份额后逐分量执行拉格朗日插值恢复出全局更新。这里容易混淆的一点是服务器恢复的是“聚合后的梯度”不是某个参与方的梯度。只要参与方数量不小于门限 t服务器就只拿到一个总和的秘密共享单方的梯度信息被 n-1 个其他参与方的随机份额掩盖。这样 FedAvg 的加权平均逻辑完全保留只是把“明文上传梯度”换成了“份额上传、门限恢复”。与 SecAgg 方案相比FedSTSS 省掉了双掩码的协商过程代价是通信量更大后面第 4 章的对比实验里会量化说明。协议里还有两个必须明确的参数门限 t 和参与方数量 n。t 决定安全性服务器或者攻击者要恢复任何个人梯度至少要拿到 t 个参与方的聚合份额或者合谋 t 个参与方。t 越大越安全但容错能力越差——参与方掉线超过 n-t 个这一轮就恢复不了。实践中我一般取 t ≥ n/21既保证过半数诚实又能容忍接近一半的参与方掉线。3. 最小可复现的 Python 实现三个核心模块直接跑通3.1 shamir.py份额生成、份额相加与门限恢复先实现 Shamir 部分。以下代码可以用 Python 3.8 直接运行不需要装额外依赖环境只需要 numpy 和 PyTorch前者做向量运算后者做本地训练。import secrets P 2**61 - 1 # 梅森素数所有运算在有限域上进行 def encode_float(x, scale10**6): 把浮点数编码成有限域里的整数负数会映射到 p-x 区间 v int(round(x * scale)) return v % P def decode_int(v, scale10**6): 把有限域整数解码回有符号浮点数 if v P // 2: v - P return v / scale def make_poly(secret, degree, pP): 构造 t-1 次多项式常数项是秘密其余系数随机 coeffs [secret % p] [secrets.randbelow(p) for _ in range(degree)] return coeffs def eval_poly(coeffs, x, pP): 霍纳法求多项式在 x 处的值 acc 0 for c in reversed(coeffs): acc (acc * x c) % p return acc def share(secret, t, n, pP): 把秘密拆分给 n 个参与方至少 t 个参与方可以恢复 assert t n, 门限不能大于参与方数量 coeffs make_poly(secret, t - 1, p) return [(i, eval_poly(coeffs, i, p)) for i in range(1, n 1)] def recover(shares, t, pP): 用拉格朗日插值从 t 个份额恢复秘密shares 是 (x, y) 列表 assert len(shares) t, 份额数量不足无法恢复 shares shares[:t] result 0 for xi, yi in shares: num, den 1, 1 for xj, _ in shares: if xi xj: continue num (num * (-xj)) % p den (den * (xi - xj)) % p result (result yi * num * pow(den, p - 2, p)) % p return result份额生成用的是 t-1 次多项式所以系数个数是 t-1 加上常数项。随机数来源用 secrets 模块而不是 random因为密码学场景不能用伪随机数生成器。P 取 2^61-1 是经过考虑的有限域越大编码时溢出风险越小同时 Python 的 int 运算在这里仍然很快。recover 函数中用 pow(den, p-2, p) 计算模逆这是费马小定理的标准用法。这里要特别注意 encode_float 的 scale 参数。梯度数值一般在 0.001 到 0.1 量级scale 取 10^6 可以把浮点误差压到 10^-6 以下。scale 太小会让恢复结果和原始浮点数偏差过大scale 太大则可能让整数超出有限域范围导致模运算后无法正确还原。3.2 聚合协议模块把梯度拆份额、收份额、在份额域求和有了基础份额函数下一步实现协议层。参与方本地的模型更新通常是一个很长的向量做法是对每个分量独立做门限分享。这是逐分量共享代码写成循环即可。def share_vector(vec, t, n, pP): 把梯度向量逐分量拆成 n 份返回 n 个参与方的份额向量 shares_per_party [[] for _ in range(n)] for val in vec: # 每个分量拆成 n 个 (i, y) 对 shares share(int(round(val * 10**6)) % p, t, n, p) for party_idx, (_, y) in enumerate(shares): shares_per_party[party_idx].append(y) return shares_per_party def aggregate_share_vectors(share_vectors, t, pP): 服务器收到 m 个参与方的聚合份额向量逐分量求和的份额做门限恢复 n len(share_vectors) dim len(share_vectors[0]) restored [] for d in range(dim): # 这 d 维在所有参与方上的份额相加再做门限恢复 shares [(i 1, share_vectors[i][d] % p) for i in range(n)] restored.append(recover(shares, t, p)) return restoredshare_vector 返回一个二维结构shares_per_party[i] 是参与方 i 应该持有的完整份额向量。注意协议里参与方不会把整个份额向量交给服务器而是先在参与方之间互相交换份额、逐分量相加最后把相加后的份额向量上传。aggregate_share_vectors 是服务器侧的操作模拟的是“已经收到 t 个参与方的聚合份额”之后做恢复。这个设计保证了服务器只接触聚合份额。实际工程里参与方之间的份额交换可以用 gRPC 或 RabbitMQ 做点对点传输本地实验用内存矩阵模拟流程即可。矩阵的行下标代表“份额编号”列下标代表“参与方编号”参与方 i 把自己生成的所有第 j 行份额发给参与方 j收到后按列相加。3.3 主训练循环用 PyTorch 在 MNIST 上验证 FedSTSS接下来把协议和真实训练串起来。下面的代码在 MNIST 上验证 FedSTSS 的精度参与方数量 n5门限 t3每个参与方本地训练 2 个 epoch。import copy import torch import torch.nn as nn from torchvision import datasets, transforms class SimpleNet(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.fc nn.Sequential( nn.Flatten(), nn.Linear(28 * 28, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, 10) ) def forward(self, x): return self.fc(x) def local_train(model, loader, epochs2, lr0.01): model.train() opt torch.optim.SGD(model.parameters(), lrlr) for _ in range(epochs): for x, y in loader: opt.zero_grad() loss nn.functional.cross_entropy(model(x), y) loss.backward() opt.step() return model def flatten_grad(model, ref_model): 计算当前模型相对参考模型的更新向量参数差 grad_vec [] for p, ref in zip(model.parameters(), ref_model.parameters()): grad_vec.extend((p.detach() - ref.detach()).view(-1).cpu().tolist()) return grad_vec def fedstss_round(global_model, client_loaders, t, n, pP): # 1. 每个参与方基于全局模型做本地训练 local_models [local_train(copy.deepcopy(global_model), loader) for loader in client_loaders[:n]] # 2. 每个参与方拆自己的更新向量得到份额矩阵 share_matrices [] for model in local_models: grad_vec flatten_grad(model, global_model) share_matrices.append(share_vector(grad_vec, t, n, p)) # 3. 参与方之间交换份额第 i 个参与方持有所有份额矩阵的第 i 列 # share_matrices[k][i] 是第 k 个参与方分给第 i 个参与方的份额 aggregated [] for party in range(n): col_sum [0] * len(share_matrices[0][party]) for k in range(n): for d in range(len(col_sum)): col_sum[d] (col_sum[d] share_matrices[k][party][d]) % p aggregated.append(col_sum) # 4. 服务器收集全部参与方的聚合份额逐维恢复全局更新 restored_grad aggregate_share_vectors(aggregated[:t], t, p) scale 10**6 restored_grad [decode_int(v, scale) for v in restored_grad] # 把向量还原成模型参数形状并更新全局模型 idx 0 new_state copy.deepcopy(global_model.state_dict()) for name, param in global_model.named_parameters(): numel param.numel() delta torch.tensor(restored_grad[idx:idx numel]).view_as(param) new_state[name] param.detach() delta idx numel global_model.load_state_dict(new_state) return global_model实验数据准备部分不做展开重点看坐论逻辑第 3 步参与方之间交换份额时share_matrices[k][party] 的含义是“第 k 个参与方分给第 party 个参与方的份额”每个参与方拿到所有 k 的对应列后相加。第 4 步服务器只取前 t 个参与方的聚合份额做恢复——如果某个参与方掉线只要剩余的聚合份额够 t 个这一轮依然能完成。实际运行前要确认 PyTorch 环境里 torchvision 的 MNIST 数据集路径正确如果不想下载数据集也可以用 sklearn 的 make_classification 生成合成数据替换。这个循环看起来简单但它是 FedSTSS 和 FedAvg 的唯一区别——FedAvg 里参与方直接把 grad_vec 发给服务器FedSTSS 里发的是聚合份额。把第 3、4 步换成直接发送明文梯度就是 FedAvg 基线。3.4 文档说明部分应该包含什么作为一个“源码文档说明”的交付项目文档说明的价值在于让评审或者接手的人 5 分钟内复现实验。我一般会按四块组织。第一块是协议设计文档画清参与方、服务器、份额流向的时序图明确威胁模型假设。第二块是实验环境说明列出 Python 版本、PyTorch 版本、依赖安装命令这个信息比实验代码本身更容易被忽略。第三块是复现步骤从 MNIST 数据下载到运行主脚本、再到复现对比实验的完整命令。第四块是结果记录包括各基线在固定随机种子下的精度表、通信量统计、以及实验日志的存放位置。这里尤其要注意随机种子管理。联邦学习实验对随机种子极其敏感同一个配置换一个 seed精度可能差 0.5 个百分点以上。文档里必须写明每个实验用哪组 seed以及是否固定了数据划分的随机性。不然对比实验的结果根本无法复现这也是“高分项目”和“能跑的项目”之间最明显的分界线。4. 对比实验这样设计才有说服力三组基线三个评价维度4.1 三组基线FedAvg、FedAvgDP、FedSTSS对比实验的目的是回答一个问题FedSTSS 在隐私保护和模型精度之间的取舍是否值得。为此需要三组基线。第一组是 FedAvg不做任何隐私保护作为精度的上界。第二组是 FedAvgDP在参与方上传梯度前叠加高斯噪声噪声的方差由隐私预算 ε 决定作为“有损保护”的代表。第三组是 FedSTSS用 Shamir 门限做安全聚合精度损失理论上只来自定点数编码。实验配置建议保持一致相同的数据划分方式包括 IID 和 Non-IID 两种情况、相同的参与方本地训练轮数、相同的全局通信轮数。只有这样才能把差异归因到聚合协议本身。Non-IID 划分可以用狄利克雷分布控制数据分布偏移程度常见做法是设置 α0.5 做中度 Non-IID。FedAvgDP 的噪声标度需要单独调参。一个常见做法是固定裁剪阈值 C1.0然后把高斯噪声标准差设为 σ C · sqrt(2·ln(1/δ)) / ε其中 δ 取 1e-5。ε 可以从 8 到 1 试几个档位你会看到 ε 越小精度掉得越快。这一步能直观展示 DP 的精度代价与 FedSTSS 的“无损保护”形成对比。4.2 三个评价维度精度、通信量、隐私保护强度对比实验至少要从三个维度看结果。精度维度记录全局模型在测试集上的 top-1 accuracy每一轮都记录画成曲线。FedSTSS 的精度应该和 FedAvg 几乎重合差距在 0.2 个百分点以内属于正常浮动超过 1 个百分点就要检查定点数编码是不是出了问题。通信量维度统计每一轮全局通信的字节数。FedAvg 是 n 个参与方各上传一个维度为 d 的 float32 向量总字节数约 n·d·4。FedSTSS 是 n 个参与方各上传一个维度为 d 的份额向量每个份额是 0 到 p-1 的整数如果用 uint64 打包字节数约 n·d·8。也就是说 FedSTSS 的通信量是 FedAvg 的 2 倍左右——这个代价不算离谱但在大规模参与方场景下需要权衡。隐私保护强度维度是最难量化、也最重要的维度。常见的做法是做一个“梯度反推攻击”实验假设服务器拿到了通信内容尝试用 model inversion 恢复参与方的训练图像。对 FedAvg 可以成功恢复出近似图像对 FedSTSS 因为服务器拿不到任何个人梯度攻击直接失败。这个实验能直观展示 FedSTSS 的隐私保护效果比堆一堆理论公式更有说服力。4.3 实验表格怎么读先看趋势再看方差基线梯度处理方式隐私保障类型预期精度单轮通信量FedAvg明文上传无保护最高基准n·d·4 字节FedAvgDP加噪后上传差分隐私有损随 ε 减小明显下降n·d·4 字节FedSTSSShamir 门限份额聚合信息论安全无损与 FedAvg 几乎一致n·d·8 字节读这个表格最关键的是看趋势而不是看单个数值。如果 FedSTSS 的精度曲线和 FedAvg 非常接近说明安全聚合没有破坏模型收敛性同时通信量曲线稳定在 2 倍左右说明付出的代价是可预测的。FedAvgDP 的精度曲线则会呈现一个明显的下降区间这个区间越陡说明隐私保护对模型质量的破坏越大。还要注意方差问题。联邦学习实验里Non-IID 场景下不同 seed 之间的精度波动经常比方法之间的差异还大。我在设计实验时会固定 3 个 seed每个配置跑 3 次报告均值和标准差。如果你只跑一次、只报一个数评审很难判断结果是真实差异还是随机波动。另外 Non-IID 场景下还要关注参与方本地灾难性遗忘问题——参与方本地多轮训练后模型会严重偏向本地分布这和联邦学习里的数据分布偏移是同源的。FedSTSS 不解决灾难性遗忘它只保证梯度隐私所以对比实验要把这两个因素分开看。5. FedSTSS 避坑指南份额丢失、浮点误差、阈值设置三座山5.1 恢复出的梯度对不上原始梯度定点数编码和素数域现象恢复出来的全局模型在测试集上精度急剧下降或者直接不收敛。检查恢复前后梯度的差值发现误差在 0.1 量级。原因最常见的翻车点是把浮点梯度直接塞进 Shamir 共享。浮点数在有限域里没法直接精确表示必须转成整数。整数和浮点数之间的转换精度不够每一轮的误差累积起来就会毁掉模型。另一个原因是梯度数值乘上 scale 之后超过了素数 p 的一半导致 decode_int 时正负号判断出错。解决scale 至少取 10^6并且在编码后用 max(abs(grad_vec)) * scale 和 p/2 做个对比检查。工程上我习惯写一行 assert 防止溢出assert max(abs(g * 10**6) for g in grad_vec) P // 2, 梯度数值超出有限域范围请调大素数或调小 scale5.2 服务器拿到完整份额隐私目标形同虚设现象对照第 3.3 节的协议实现把“聚合份额相加”这一步简化成了参与方直接把个人梯度份额全量发给服务器服务器自己执行 recover。原因这是从 FedAvg 迁移到 FedSTSS 时最容易犯的协议级错误——只做了“份额化传输”没有做“份额域聚合”。如果服务器收到的是“参与方 A 的个人梯度份额”和“参与方 B 的个人梯度份额”它只要收集到 t 份就能恢复出单个参与方的梯度隐私保护完全不成立。解决必须保证参与方之间先交换份额、在参与方侧完成相加服务器只接收“聚合后的份额”。实现层面最简单的方法是矩阵列求和把参与方编号作为列份额编号作为行每个参与方把所有收到的第 i 行份额相加后再上传。这个顺序不能颠倒协议设计文档里建议单独画一张时序图说明。5.3 阈值 t 设太小合谋参与方轻松拆穿个体隐私现象算法在 n10、t2 时跑通了精度也没问题但安全性经不起推敲。两个参与方合谋就能把第三个参与方的梯度恢复出来。原因Shamir 门限的语义就是“任意 t 个份额可以恢复秘密”。t 设得小固然容错能力强但也意味着安全门槛低。攻击者只要拿下 t 个参与方的份额或者服务器与 t-1 个参与方合谋就能恢复任意参与方的梯度更新。解决t 的设置要同时考虑诚实参与方比例和掉线容错。我一般取 t ≥ n/2 1这样即便服务器与 n/2 个参与方合谋也恢复不了个人梯度同时允许最多 n-t 个参与方掉线而不中断训练。如果你的场景掉线率很高可以把 t 调到 2n/3但明确接受安全性的下降。这个权衡要写进文档说明的威胁模型部分。5.4 恢复结果看起来“差不多对”批次顺序漂移和随机种子现象验证恢复出的梯度时发现和直接计算的梯度相比误差在 10^-4 量级觉得还行。但多轮训练后模型精度明显低于 FedAvg。原因定点数编码误差确实不大但联邦学习的每一轮都会叠加误差。更隐蔽的原因是本地训练的批次顺序不同——参与方本地数据打乱方式不一致导致每个参与方算出的梯度本身就有差异。这种差异被误认为 Shamir 恢复误差容易掩盖真正的问题。解决验证协议正确性时要先固定所有参与方的随机种子和批次顺序先确保 FedAvg 和 FedSTSS 在相同输入下产出相同结果。排除顺序漂移后再单独评估编码精度的影响。如果是非 IID 场景还要留意参与方本地数据分布差异导致的梯度方向不一致这是正常现象不应当归咎于聚合协议。5.5 份额序列化方式不当通信量白涨几倍现象第 4 章通信量对比里 FedSTSS 的实际通信量不是理论上 FedAvg 的 2 倍而是 5 到 10 倍。排查发现是份额序列化方式的问题。原因Python 的 int 对象在内存里不只是 8 字节它还包含对象头pickle 序列化后一个 2^61 量级的整数可能要占 30 字节以上。如果用 JSON 或者 pickle 传输份额通信量会大幅膨胀对比实验的结果不再公平。解决把份额转换成标准 8 字节格式再传输。做法是用 numpy 的 uint64 数组存储份额再用 tobytes() 序列化接收端用 frombuffer() 还原。字节数就从 Python int 的 30 字节压到 8 字节。这一条要写进通信量统计代码里否则对比实验的通信量数据没有任何说服力。6. 把 FedSTSS 从“能跑”调到“可信”验证、测通信、定阈值最后一个环节是把实验做成“可信”的状态而不是只跑通一个精度数字。我一般按三个步骤收尾。第一步是验证协议正确性。在跑真实数据之前先构造一个小规模的合成数据随机生成一个梯度向量分别用明文加聚合和 Shamir 份额聚合各算一遍断言两者之差小于 10^-5。这个验证相当于给协议实现上保险确保后面所有实验差异都来自协议设计而不是代码 bug。顺手保存一份恢复前后的梯度快照翻车时这就是后悔药。第二步是准确统计通信量。不要用字节数估算直接在代码里对每次发送的数据调用 len(payload) 累加。FedSTSS 的单轮通信量应当稳定在 FedAvg 的 2 倍左右。如果高于 3 倍回去查份额序列化方式如果低于 1.8 倍检查是不是有参与方没有完整上传份额。第三步是按场景确定门限 t。通信量和安全性在 t 上是对立的t 越小需要的聚合份额越少参与方掉线容忍度越高但安全性越低。我会先测掉线率再决定 t 的取值。掉线率低于 10% 的场景t 可以取 n-1掉线率高于 30% 的场景t 只能取 n/2 附近。每换一个 t 值都要重新跑一遍精度和攻击实验不要沿用上一个配置的结果。这套流程跑完FedSTSS 的精度曲线、通信量曲线、隐私攻击实验结果三张表就能完整回答“值不值得用”这个问题精度几乎无损、通信量翻倍、隐私从明文变成信息论安全。对大多数隐私敏感的联邦学习场景这个代价是划算的。我自己的习惯是每次实验前固定 seed 矩阵和配置版本号避免不同轮次的实验结果互相污染这个习惯帮我躲过了不少自我怀疑的时刻。希望帮到你。本文还有配套的精品资源点击获取

门限秘密共享实现联邦学习安全聚合：FedSTSS原理、复现与对比

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