基于历史贡献的联邦学习防御方法

周长玉; 张美煜; 焦润海; 于宜清

doi:10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.02.07

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基于历史贡献的联邦学习防御方法

更新时间：2026-10-17

- 基于历史贡献的联邦学习防御方法
- Vol. 24, Issue 2, Pages: 50-56(2026)
- 作者机构：
  
  华北电力大学控制与计算机工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.02.07
  CLC： TP181;TM715
- Published：2026
- 稿件说明：
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周长玉, 张美煜, 焦润海, et al. 基于历史贡献的联邦学习防御方法[J]. 2026, 24(2): 50-56.
DOI：

周长玉, 张美煜, 焦润海, et al. 基于历史贡献的联邦学习防御方法[J]. 2026, 24(2): 50-56. DOI： 10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.02.07.

摘要

为了应对因数据量不足导致的预测精度下降问题，同时保护数据隐私，联邦学习被广泛应用于负荷预测领域。然而，联邦学习在模型参数传输过程中可能遭受恶意攻击，威胁全局模型的可靠性。为此，文章提出了一种基于历史贡献的联邦学习鲁棒聚合(federated learning method based on historical contributions

Fed Bcs)方法。通过综合分析客户端在历史轮次中的贡献，计算其信用分数，并基于信用分数动态调整客户端的学习率，限制可疑客户端对全局模型的影响。Fed Bcs根据信用分数动态调整客户端的选中概率，从而减少恶意客户端的聚合机会。实验结果表明，与现有防御算法相比，Fed Bcs显著提升了模型的鲁棒性，其准确率较其他方法平均提高了6.5%，最高提高了14.2%。

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