diff --git a/docs/federated/HFL attacks and defenses b/docs/federated/HFL attacks and defenses
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index 0000000000000000000000000000000000000000..c0818346e1fbb1277b8c0f9da2c19e71519d43af
--- /dev/null
+++ b/docs/federated/HFL attacks and defenses	
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+简介
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+MindFLAD关注联邦学习的安全问题，致力于研究联邦学习中的模型脆弱性分析以及保障联邦学习模型的可用性和完整性分析。
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+联邦学习中的投毒攻击模块
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+联邦学习中的投毒攻击模块用于分析联邦学习模型的脆弱性，基于MindSpore开源库实现常见的攻击算法，并对攻击算法进行测评。包括并不限于的攻击算法有LIE攻击、adaptive_attack攻击、byzMean攻击、empire攻击、max_sum攻击和naive攻击，后续更新新型攻击算法。
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+联邦学习中的投毒防御模块
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+联邦学习中的投毒防御模块用于保障现有联邦学习模型的安全性和可用性，基于MindSpore开源库实现常见的防御算法，并对防御算法进行测评。包括并不限于的防御算法有Bulyan防御算法、DnC防御算法、GeoMed防御算法、Krum防御算法、Mean防御算法、Median防御算法和SignGuard防御算法，后续更新新型防御算法。
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+开始
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+确认系统环境信息
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+- 硬件平台为Ascend、GPU或CPU。
+- 参考[MindSpore安装指南](https://gitee.com/link?target=https%3A%2F%2Fwww.mindspore.cn%2Finstall)，完成MindSpore的安装。
+  MindArmour与MindSpore的版本需保持一致。
+- 其余依赖请参见[setup.py](https://gitee.com/mindspore/mindarmour/blob/master/setup.py)。
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