本发明公开了一种应对攻击的方法及联邦学习装置，该方法包括：按照预设动态监测机制监测联盟本回合训练各参与方反馈的模型参数；根据所述模型参数和预设攻击几率模型，确定各参与方对联邦学习模型进行攻击的攻击几率，并根据所述攻击几率从各参与方中识别出恶意攻击方；根据上一回合恶意攻击方的攻击几率和预设监测力度模型，确定上一回合的目标监测力度，并根据上一回合的目标监测力度和预设惩罚力度模型，确定本回合联盟针对恶意攻击方的惩罚力度；根据所述惩罚力度，确定恶意攻击方的惩罚损失并发送给恶意攻击方，用于威慑恶意攻击方，以达到防范恶意攻击方攻击联邦学习模型的目的，可以有效降低恶意攻击方攻击联邦学习模型的成功率。