联邦学习与联邦数据库的结合：AI原生应用的数据治理

联邦学习与联邦数据库的结合：AI原生应用的数据治理

关键词：联邦学习、联邦数据库、数据治理、隐私保护、AI原生应用

摘要：在AI原生应用爆发的今天，数据既是“石油”也是“炸弹”——海量数据驱动AI模型迭代，但数据集中存储与跨域流通面临严格的隐私合规挑战。本文将带你走进“联邦学习+联邦数据库”的技术组合，用“不出门的学习小组”和“分布式图书馆联盟”的生动比喻，拆解这对“黄金搭档”如何破解数据孤岛与隐私保护的矛盾，为AI原生应用构建安全、高效的数据治理体系。

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背景介绍

目的和范围

随着《个人信息保护法》《数据安全法》等法规落地，以及医疗、金融等敏感行业对数据本地化的强制要求，“数据不能出域”成为AI训练的新约束。传统“数据搬家”的集中式训练模式（把分散数据拉到中心服务器训练）已无法满足合规要求，而AI原生应用（如智能医疗诊断、银行反欺诈模型）又亟需跨机构、跨设备的协同数据能力。本文将聚焦“联邦学习”与“联邦数据库”的技术融合，探讨如何在不移动原始数据的前提下，实现AI模型的协同训练与数据的高效治理。

预期读者

本文适合三类读者：

• 技术开发者：想了解联邦学习与数据库技术结合的工程实践；
• 业务决策者：关注数据合规与AI落地的平衡策略；
• 技术爱