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本发明提供一种针对联邦学习的中毒攻击的防御方法、装置及存储介质，所述方法的步骤包括，获取本地模型在本地训练过程中的损失函数值和在每次迭代中每个参数排位处的参数数值更新量；基于参数数值更新量和损失函数值计算每个参数排位对于模型损失变化的变化贡献值；在每个本地模型的参数排位中筛选出第一预设个数个变化贡献值较大参数排位，建立每个本地模型的第一参数排位集；基于参数排位在第一参数排位集中的出现频次，筛选出频次较高的第二预设个数个参数排位，建立为第二参数排位集；基于第二参数排位集定位每个本地模型中的模型参数，基于模型参数计算本地模型之间的正则化亲密度，基于正则化亲密度计算中毒概率参数。