联邦学习（Federated Learning）是一种分布式机器学习范式，允许在不共享原始数据的前提下，通过协同模型训练实现知识共享。其核心思想是数据本地化，模型通过聚合各参与方的本地模型参数进行更新，从而保护数据隐私。
🌐 联邦学习的核心特点
- 数据隐私保护：数据始终存储在本地设备或服务器，仅共享模型参数（如梯度、更新权重）
- 分布式协作：支持跨设备、跨组织、跨地域的联合训练，降低数据集中化风险
- 通信效率优化：通过压缩、差分隐私等技术减少客户端与服务器间的数据传输量
- 可扩展性：适用于大规模异构数据场景（如医疗、金融、物联网等）
📌 典型应用场景
- 医疗领域：医院间联合训练疾病预测模型，避免患者数据泄露
- 金融风控：银行与第三方机构协同反欺诈模型，满足合规要求
- 移动设备：手机用户在本地训练个性化模型，仅上传模型更新
- 智能物联网：设备端实时学习，减少对云端的依赖
⚠️ 挑战与解决方案
- 数据异构性：通过数据标准化和联邦架构设计解决
- 通信开销：采用模型压缩（如FATE框架）或边缘计算技术
- 安全性：结合同态加密（同态加密专题）与差分隐私