隐私保护视角下联邦学习的「前世今生」

最新推荐文章于 2025-11-07 23:49:19 发布

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#机器学习 #人工智能 #自然语言处理

本文探讨了联邦学习（Federated Learning）的发展历程，从工程实践和密码学技术的角度梳理了其起源和演变。联邦学习旨在在隐私保护的前提下实现数据智能融合，它与隐私保护计算（Privacy Preserving Data Mining, PPDM）和隐私保护机器学习（Privacy Preserving Machine Learning, PPML）有着深厚的联系。文章指出，联邦学习可以视为PPDM和PPML在当前数据隐私保护环境下的新形态，但也面临如何充分发掘已有技术优势的挑战。" 132283562,19694672,OpenCvSharp模板匹配带掩码的C#实践,"['计算机视觉', 'C#编程', 'OpenCvSharp', '图像处理', '模板匹配']

联邦学习（Federated Learning）作为人工智能的一个新分支，为机器学习的新时代打开了大门。自发展以来，其定义早已超过了早期提出范围，以至于现在只要出于隐私保护目的的多方机器学习都将其归属于「联邦学习」这一范畴。也有人对「联邦学习」这一名称提出异议，本文从实际应用的角度重新梳理了「联邦学习」的前世今生，希望能为读者提供一个新的联邦学习研究视角。

联邦学习的发展脉络

目前，国内对联邦学习（Federated Learning，简称FL）的发展脉络一般从两个视角进行梳理：

一是从联邦学习的工程落地时间线进行研究；二是从联邦学习中采用的技术发展时间线进行研究。

一般而言，前者认为联邦学习概念始于2016年由谷歌首次提出[1]，并于2018年使用联邦学习平台训练递归神经网络（RNN）用于智能手机虚拟键盘下一词预测[2]。随后国内引入联邦学习概念，并将其系统归纳为横向联邦学习、纵向联邦学习、迁移学习、混合联邦学习等,与此同时出现了FATE、Angel PowerFL、PaddelFL、InsightOne等工业级应用产品。

该发展脉络以各企业的产品应用落地为时间节点，适合初学者了解联邦学习的基础概念、主体架构和发展状况。但由于其发展年限较短，且范围较窄，不太适合算法研究者以此脉络进行原理学习和算法创新。

谷歌联邦学习平台训练神经网络

另一条时间线梳理了联邦学习中关键技术（如同态加密、多方安全计算）的发展：从1978年非对称加密RSA的出现[3]和同态加密概念的首次提出[4]，到半同态加密系统的落地(如pallier[5])及2009年实现的首个全同态加密算法[6]，现如今更是有各式各样同态加密的算法库可供选择（HElib[7]、SEAL[8]）。

同时多方安全计算涉及的技术细节就更加丰富了，开始于1982年姚期智教授提出的百万富翁问题，涉及了秘密共享（SS）、混淆电路(GC)、不经意传输(OT)等多种安全计算协议，这里就不再详细展开。

这些技术最终与机器学习相结合，产生了联邦学习的概念。由此可见，这一脉络涉及了密码学领域的方方面面，需要研究者有很好的数学和密码学基础，进行深入的研究。