Federated Learning是一种新的学习范式，解决了使用机器学习或深度学习模型时的隐私泄漏问题。FedCC是一种强大的聚合方法，通过比较不同层的标准核对模型表示。实验结果表明，它可以缓解模型污染和后门攻击，并且在非独立同分布数据环境中也有效。