本研究提出了一种新隐私保护机制TAPFed，旨在解决传统联邦学习平台的隐私问题。TAPFed采用阈值功能加密方案，允许存在恶意聚合器的情况下仍能保持安全性和隐私性。研究表明，TAPFed在模型质量上与现有方法相当，同时减少29%-45%的传输开销，有效抵御推断攻击。