联邦学习通过对分布在多方用户本地的数据进行协作学习,可以有效解决数据“孤岛”问题。在联邦学习训练过程中,用户之间只需要通过模型参数信息或者梯度信息来进行交互学习,而不直接接触其他客户端本地私有的数据。然而,联邦学习仍面临一系列的安全与隐私挑战,包括数据的成员推理攻击、模型窃取与投毒攻击等。本论文针对联邦学习中的数据隐私问题进行研究,由于联邦学习中用户需要在本地训练并将模型参数提交给服务器聚合,从而获得全局模型,但在这个过程中攻击者可能会根据交互信息尝试推导某用户的参数信息,引起数据隐私泄露。本论文通过对交互信息泄露的模型参数进行分析,从保护客户端隐私的角度出发,深入地研究如何防御受害用户遭受的模型参数窃取攻击。本论文的主要贡献概括为以下两点:（1）提出了一个新颖的隐私保护协作学习框架（PPCL）。通过深入研究联邦学习中现有的隐私攻击与防御方案,从数据角度出发,设计了一个隐私保护协作学习框架,以缓解模型窃取攻击造成的隐私泄露问题。具体地,首先提出了一种利用随机置换机制的隐私保护网络变形方法,该方法防止了好奇的服务器和恶意的客户端对受害者模型参数的推断。其次,应用部分随机上传机制来减轻通过可视化实现的信息推断。为了进一步提高训练的效率,引入了网络剪枝技术,并利用它来加速训练的收敛。结合安全分析与实验验证,表明所设计的方案可实现隐私保护,同时确保安全聚合的收敛性和准确性。（2）提出了一个有效的模型异构聚合训练方案（MHAT）。通过深入研究联邦学习中现有的系统架构以及聚合方案,从模型角度出发,设计了一个有效的模型异构聚合训练方案,以规避模型窃取攻击的执行,同时实现有效的聚合。具体地,首先利用知识蒸馏技术提取所有模型异构客户端的更新信息,该方法放松了各用户模型架构统一的要求,有效的规避了攻击的执行,并减少了用户与服务器之间的通信消耗。其次,通过在服务器上训练辅助模型,实现了有效的信息聚合,并显著减少了参与方训练过程的资源消耗,同时保证了可接受的模型收敛精度。通过实验分析,表明所提出的方案能够在确保准确性的同时实现隐私保护,并改进了联邦学习的性能。