联邦学习（FL）是一种新兴的隐私保护机器学习（ML）范式，然而它的分布式的训练结构更易受到投毒攻击的威胁：攻击者通过向中央服务器上传投毒模型以污染全局模型，减缓全局模型收敛并降低全局模型精确度。针对上述问题，提出一种基于生成对抗网络（GAN）的投毒攻击检测方案。首先，将良性本地模型输入GAN产生检测样本；其次，使用生成的检测样本检测客户端上传的本地模型；最后，根据检测指标剔除投毒模型。同时，所提方案定义了F1值损失和精确度损失这两项检测指标检测投毒模型，将检测范围从单一类型的投毒攻击扩展至全部两种类型的投毒攻击；设计阈值判定方法处理误判问题，确保误判鲁棒性。实验结果表明，在MNIST和Fashion-MNIST数据集上，所提方案能够生成高质量检测样本，并有效检测与剔除投毒模型；与使用收集测试数据和使用生成测试数据但仅使用精确度作为检测指标的两种检测方案相比，所提方案的全局模型精确度提升了2.7~12.2个百分点。
