联邦学习是一种分布式机器学习方法,允许多个参与方在不共享原始数据的前提下协作训练模型。以下是核心要点:
1. 基本概念 📘
- 定义:通过加密和去中心化技术保护数据隐私的协同学习框架
- 核心特点:
- 数据不出域 ✅
- 模型聚合机制 🔄
- 隐私安全合规 🛡️
- 典型架构:
2. 应用场景 📈
- 医疗领域 🏥:医院间协作训练疾病预测模型
- 金融风控 💰:银行联合建模而不泄露客户数据
- 智能家居 🏠:设备数据本地处理,云端模型优化
3. 技术挑战 ⚠️
- 通信开销:频繁参数同步需优化传输效率
- 数据异构性:不同参与方的数据分布差异
- 安全威胁:对抗样本攻击和模型反演风险
4. 实现步骤 🧰
- 参与方本地训练模型 🔄
- 加密参数上传至服务器 🔒
- 服务器聚合模型更新 🧩
- 更新模型下发至各参与方 📡