本说明书实施例提供了一种鲁棒的个性化联邦学习方法、装置及系统，方法包括：服务器接收来自多个客户端的模型更新数据，模型更新数据为在客户端上训练的本地模型的参数在训练前后的参数差值；服务器根据模型更新数据，得到各模型更新数据之间的基于α的层位置正则化相似度；服务器针对每一个客户端，根据基于α的层位置正则化相似度，得到模型更新数据的权重；服务器根据模型更新数据的权重和模型更新数据，分别得到各客户端对应的聚合模型更新数据；服务器发送聚合模型更新数据到各客户端。本申请提供的技术方案用以解决在联邦学习中系统中存在恶意攻击者时，通过本地协作训练算法同时训练本地模型和聚合模型来抵御恶意客户端的投毒攻击问题。