本文研究了在分布式优化中通过随机性隐藏最优解的方法，并提出了一种高效的策略梯度算法，以应对恶意窃听者的干扰。实验结果表明，采用最优策略时，窃听者的验证精度显著降低，验证了该方法在联邦学习中的有效性。