联邦学习（FL）允许多个客户端协同训练模型而不共享原始数据，但面临梯度反转攻击（GIA）的威胁，攻击者可从共享梯度中重建私有数据。现有防御方法要么在嵌入式平台上计算开销过高，要么无法同时保证隐私保护和模型效用，且许多方法易被了解防御细节的自适应攻击者绕过。为此，本文提出SVDefense，一种基于截断奇异值分解（SVD）的梯度混淆防御框架。SVDefense包含三项关键创新：1）自适应能量阈值（Self-Adaptive Energy Threshold），根据客户端脆弱性动态调整SVD截断阈值；2）通道级加权近似（Channel-Wise Weighted Approximation），有选择地保留关键梯度信息以维持模型训练效果，同时增强隐私保护；3）层级加权聚合（Layer-Wise Weighted Aggregation），在类别不平衡下实现有效的模型聚合。实验评估在图像分类、人类活动识别和关键词识别等多个应用上表明，SVDefense在提供强大隐私保护的同时对模型精度影响极小，且可在多种资源受限的嵌入式平台上实际部署。论文若被接收将公开代码。