联邦学习原理
数据留在本地，只上传模型参数更新，聚合后训练全局模型。
架构设计
- 中心化：中央服务器聚合
- 去中心化：节点间直接交互
- 跨机构：多方安全计算
隐私保护机制
- 差分隐私：参数加噪
- 同态加密：密文计算
- 安全聚合：汇总不可见
应用场景
- 医疗：跨医院联合训练
- 金融：反欺诈模型
- 移动端：输入法优化
局限性
通信成本高、模型性能略降、部署复杂。
联邦学习隐私保护：数据不出域的AI训练方案
核心答案
联邦学习数据不出域，用差分隐私+同态加密+安全聚合保护。
📚 引用来源
📌 隐私技术
🔗 关联实体
❓ 常见问题
常见问题解答
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