Federated Learning (FL), one variant of Machine Learning (ML) technology, has emerged as a prevalent method for multiple parties to collaboratively train ML models in a distributed manner with the help of a central server normally supplied by a Cloud Service Provider (CSP). Nevertheless, many existing vulnerabilities pose a threat to the advantages of FL and cause potential risks to data security and privacy, such as data leakage, misuse of the central server, or the threat of eavesdroppers illicitly seeking sensitive information. Promisingly advanced cryptography technologies such as Homomorphic Encryption (HE) and Confidential Computing (CC) can be utilized to enhance the security and privacy of FL. However, the development of a framework that seamlessly combines these technologies together to provide confidential FL while retaining efficiency remains an ongoing challenge. In this degree project, we develop a lightweight and user-friendly FL framework called Heflp, which integrates HE and CC to ensure data confidentiality and integrity throughout the entire FL lifecycle. Heflp supports four HE schemes to fit diverse user requirements, comprising three pre-existing schemes and one optimized scheme that we design, named Flashev2, which achieves the highest time and spatial efficiency across most scenarios. The time and memory overheads of all four HE schemes are also evaluated and a comparison between the pros and cons of each other is summarized. To validate the effectiveness, Heflp is tested on the MNIST dataset and the Threat Intelligence dataset provided by CanaryBit, and the results demonstrate that it successfully preserves data privacy without compromising model accuracy. / Federated Learning (FL), en variant av Maskininlärning (ML)-teknologi, har framträtt som en dominerande metod för flera parter att samarbeta om att distribuerat träna ML-modeller med hjälp av en central server som vanligtvis tillhandahålls av en molntjänstleverantör (CSP). Trots detta utgör många befintliga sårbarheter ett hot mot FL:s fördelar och medför potentiella risker för datasäkerhet och integritet, såsom läckage av data, missbruk av den centrala servern eller risken för avlyssnare som olagligt söker känslig information. Lovande avancerade kryptoteknologier som Homomorf Kryptering (HE) och Konfidentiell Beräkning (CC) kan användas för att förbättra säkerheten och integriteten för FL. Utvecklingen av en ramverk som sömlöst kombinerar dessa teknologier för att erbjuda konfidentiellt FL med bibehållen effektivitet är dock fortfarande en pågående utmaning. I detta examensarbete utvecklar vi en lättviktig och användarvänlig FL-ramverk som kallas Heflp, som integrerar HE och CC för att säkerställa datakonfidentialitet och integritet under hela FLlivscykeln. Heflp stöder fyra HE-scheman för att passa olika användarbehov, bestående av tre befintliga scheman och ett optimerat schema som vi designar, kallat Flashev2, som uppnår högsta tids- och rumeffektivitet i de flesta scenarier. Tids- och minneskostnaderna för alla fyra HE-scheman utvärderas också, och en jämförelse mellan fördelar och nackdelar sammanfattas. För att validera effektiviteten testas Heflp på MNIST-datasetet och Threat Intelligence-datasetet som tillhandahålls av CanaryBit, och resultaten visar att det framgångsrikt bevarar datasekretessen utan att äventyra modellens noggrannhet.