近些年,联邦学习发展迅速也更广泛地运用到了我们的实际领域应用中,联邦学习中的隐私安全与通信效率问题也同样受到了更多的关注与研究。其中,链式结构和压缩技术作为联邦学习中的重要解决方案,通过结合这两种方法,可以在保证用户隐私安全的同时提高联邦学习训练中的通信效率。本文首先对联邦学习的背景和研究现状进行了有关介绍,对一些经典的隐私保护算法进行了详细地分析。针对现有隐私保护方法及通信优化方法在联邦学习中不能同时兼顾隐私性与计算复杂度,以及模型训练精确度的现象,提出了相关改进,主要工作如下:（1）传统的联邦学习隐私保护方法在训练过程中面临着梯度泄露攻击与模型中毒攻击的风险。针对以上问题,本文引入链式通信机制,使得掩蔽梯度能够在参与者之间传输。为了提高训练过程的安全性,本文提出了一种基于链式联邦学习的攻击感知模型,防止模型中毒攻击破坏训练效果。在攻击感知模型中,设计了恶意节点识别方法,该方法通过用户可信度的价值和分组划分的形式避免了模型中毒攻击。攻击感知模型通过不同用户的可信度大小进行分组划分,分别划分为恶意攻击者、嫌疑人以及普通用户。在链式训练过程中,针对当前组的训练精确度调整用户的可信度,逐渐从所有客户端中识别出恶意攻击者,并不允许攻击者再次参与后续训练。本文在CIFAR-100公共数据集上进行了实验,验证了该模型能够有效地防御模型中毒攻击导致的模型退化,提高了联邦学习整体训练过程的安全性,同时保证了联邦训练较好的训练速度。（2）传统的联邦学习框架往往存在精确度不足和通信效率低下的问题。引入链式通信结构来防御联邦学习中的隐私泄露攻击,但由于模型参数较大增加了通信代价,从而导致通信效率低下。为了有效地提高网络通信效率,提出了一种基于链式联邦学习的通信效率优化模型,又称为链式梯度压缩模型。该模型针对用户梯度参数执行梯度压缩处理,将排名为第15%的梯度绝对值设为阈值,通过设置梯度阈值对梯度参数进行剪枝,仅传输绝对值大于阈值的梯度值。在节点之间的链式传递过程中,减少所有用户节点上传的通信内容,确保了在实现联邦安全训练的同时提高网络通信效率。本文在MNIST和CIFAR-10公共数据集上分别进行了实验,证明了该模型能够有效地平衡训练过程中的隐私性与通信效率。为了评估该模型的性能,分别从梯度压缩率、隐私性与收敛性三个方面进行了分析。实验结果表明,该模型的精确度接近于对比框架,并且在通信效率方面远快于对比方案。（3）本文提出了一种联邦安全通信框架在机器翻译中的应用与实现。为了实现安全并高效的机器翻译,本文将联邦学习应用于机器翻译领域中,结合多方用户的训练模型来提高机器翻译的准确度和训练过程中的安全性。该系统结合了链式通信结构、攻击感知模型和链式梯度压缩模型。链式结构被用于保护传输的梯度信息,在防御梯度泄露攻击的同时实现和Fed-AVG相同的联邦训练效果。攻击感知模型用于在训练过程中监测模型中毒攻击,防止攻击造成的训练效果较差及模型退化,提高联邦训练过程中的安全性。链式梯度压缩模型用于压缩传输的梯度参数,减少通信内容,提高网络通信效率。