如上所述，联邦学习与传统集中式机器学习的主要区别在于训练过程中数据所处的位置。

• 传统机器学习（集中式）：从各种来源收集数据，并将数据集中到一个位置，例如云服务器或数据中心。然后，直接使用整合后的数据集来训练机器学习模型。这种方法可以提供直接访问数据和简化开发等优势，但如果中央数据仓库遭到入侵，也可能会带来严重的隐私风险和潜在漏洞。
• 联邦学习（分散式）：机器学习模型被发送到数据所在的位置，参与者（客户端）使用本地数据训练模型，而不是移动数据。然后，只有模型更新（例如学习的权重或梯度）会被发送回中央服务器进行聚合。通过此流程，全局模型可以从各种数据集中学习，而无需访问任何单个参与者的原始敏感信息。

虽然集中式机器学习已经很成熟，而且通常更容易实现，但联邦学习正在获得越来越多的关注，因为它能够从根本上解决数据隐私问题、降低带宽要求，并允许使用由于法规或保密协议而可能无法访问的数据进行模型训练。

联邦学习可适应各种需求。主要区别通常在于数据的分布方式或参与者参与协作的方式。下面是常见类型的细分：

联邦学习通过一个迭代过程运作，该过程涉及一个中央协调器（通常是服务器）和多个参与客户端（设备或组织）。一般工作流程可分为以下几个关键步骤：

该过程从中央服务器初始化全局机器学习模型开始。此模型作为协作训练的起点。然后，服务器将此全局模型分发给选定的部分参与协作训练的客户端设备。

每个选定的客户端设备都会接收全局模型。客户端使用本地数据训练模型，并根据该数据集中的模式和信息更新模型参数。关键在于，原始数据在整个过程中始终保留在客户端设备上，绝不会发送到服务器。

本地训练完成后，每个客户端都会将更新后的模型参数（例如梯度或权重）发送回中央服务器。这些更新代表模型从本地数据中学到的内容，但不会泄露数据本身。

中央服务器接收来自多个客户端的模型更新。然后，它会聚合这些更新，通常通过对它们取平均值（一种常见方法是联邦平均，也就是 FedAvg）来创建新的改进版全局模型。这种聚合模型得益于所有参与客户端的集体学习。

然后，服务器将最新更新的全局模型分发回一组新的（或相同的）客户端，以进行另一轮本地训练。此循环会重复多次，每次迭代都会逐步优化全局模型，直到达到所需的准确度或收敛程度。

典型的联邦学习系统包含几个相互关联的元素：

这些是持有数据并执行本地模型训练的单个设备或组织。客户端范围可以涵盖从手机和物联网设备到医院或金融机构。它们负责在本地执行模型并生成参数更新。

中央服务器充当联邦学习过程的编排程序。它会初始化并分发全局模型，从客户端收集模型更新，将这些更新聚合以优化全局模型，然后重新分发更新后的模型。它不会直接访问客户端的原始数据。

它定义了客户端和服务器如何交换信息，主要是模型参数和更新。高效且安全的通信协议至关重要，尤其是在客户端数量庞大且网络状况不一的情况下。

这是中央服务器用于合并从各个客户端收到的模型更新的方法。联邦平均等算法通常用于对权重或梯度取平均值，从而创建一个改进的全局模型。

尽管联邦学习具有诸多优势，但也存在一些独特的潜在挑战，需要仔细权衡：

• 数据和设备的异构性：联邦学习网络中的客户端在数据分布（非独立同分布，或非 IID 数据）和计算能力（设备硬件、网络连接）方面可能存在显著差异。这种多样性可能会影响模型的收敛性和整体性能。
• 通信开销：与集中式数据传输相比，联邦学习虽然降低了通信开销，但仍需要客户端与服务器之间进行频繁通信。高效管理这种通信，尤其是在客户端数量众多或网络不可靠的情况下，仍然是一项技术挑战。
• 安全和隐私漏洞：尽管联邦学习旨在保护隐私，但它无法抵御所有安全威胁。模型更新本身可能会通过推理攻击或数据投毒等高级技术泄露本地数据相关信息。为了降低这些风险，通常会采用差分隐私和安全聚合等稳健的安全措施，但这些措施可能会在准确性或计算成本方面带来权衡。
• 模型漂移：随着时间的推移，各个客户端设备上的数据分布可能会发生变化，导致“模型漂移”，即本地模型与全局模型出现偏离。要解决这个问题，需要建立持续适应机制或采用个性化的联邦学习方法。

联邦学习让用户能够在各个领域构建复杂的隐私保护型应用。联邦学习的一些潜在应用场景包括：

用户可以利用联邦学习构建移动应用，在不泄露隐私的情况下从用户数据中进行学习。这对于键盘上的预测文本（例如 Gboard）、下一字词建议、个性化推荐和设备端语音识别等功能至关重要。通过直接在用户设备上训练模型，开发者可以根据个人交互模式优化应用功能和用户体验，同时确保敏感个人数据保留在本地并受到保护，从而符合 GDPR 和 HIPAA 等法规。

联邦学习让用户能够为数据分散在不同组织中的企业创建协作式 AI 系统。这在医疗保健和金融等领域具有不可估量的价值，因为在这些领域，由于隐私权法规或专有权问题，数据共享受到限制。用户可以构建平台，让多个机构（例如用于医学研究的医院、用于欺诈检测的银行）能够使用合并后的数据训练共享模型，而无需公开原始信息。这有助于促进协作，通过多样化的数据集提高模型准确性，并满足严格的合规要求。

对于使用物联网 (IoT) 和工业物联网 (IIoT) 设备的人员，联邦学习提供了一种强大的途径，可在边缘嵌入智能。这使得创建工业设备预测性维护、传感器网络中的异常值检测或智能城市中的资源使用优化等应用成为可能。模型可以直接在边缘设备上，基于分布式传感器和机械生成的数据进行训练。这种方法可减少通信开销，实现实时洞察，并将敏感的运营数据保留在安全的工厂或设备边界内，这对于保护专有信息至关重要。

用户可以使用联邦学习帮助企业构建强大的数据分析平台，以便从分布式敏感数据集中获取分析洞见。它有助于确保在不集中数据的情况下训练和执行分析模型，从而显著提升对 GDPR、CCPA 和 HIPAA 等法规的合规性。这使组织能够在各个部门或实体间获取有价值的商业智能、识别趋势或构建预测模型，同时保持严格的数据治理和安全协议。

联邦学习可用于构建更具韧性且更高效的网络安全解决方案。模型可以在众多端点（例如计算机、服务器、移动设备）上进行训练，以检测恶意软件、识别网络入侵或标记可疑活动，而无需从各个系统中传出敏感数据。这种去中心化训练方法可以通过学习更多样的网络行为和本地安全事件，实现更全面的威胁检测能力，同时尊重个人用户或系统的隐私。

为了让联邦学习更易于使用，已经涌现出多个开源和商业框架。这些工具为开发者提供了所需的一切，帮助他们处理不同设备上的训练、管理设备之间的通信，并保护数据隐私。

• TensorFlow Federated (TFF)：由 Google 开发的 TFF 是一个开源框架，用于对分布式数据进行机器学习和其他计算。它与 TensorFlow 无缝集成，非常适合用于模拟联邦训练和构建新的联邦学习算法。
• PySyft：PySyft 是 OpenMined 生态系统的一部分，是一个专注于隐私保护型 AI 的 Python 库。它支持联邦学习，可与 PyTorch 和 TensorFlow 等主流深度学习框架搭配使用，并支持差分隐私和安全多方计算 (SMPC) 等技术。
• Flower：Flower 是一个与具体框架无关且高度可定制的联邦学习框架。它可与任何机器学习库（包括 PyTorch、TensorFlow 和 scikit-learn）搭配使用，因此非常适合拥有多样化机器学习技术栈的团队。
• NVIDIA FLARE：此框架专为医学成像和基因组学而设计，可在医疗保健领域实现协作式 AI 开发。它还用于自动驾驶等应用。
• FATE（联邦 AI 技术赋能者）：由微众银行开发，FATE 是一个面向企业的平台，支持使用同态加密等先进隐私保护技术的联邦学习。它提供了一个基于 Web 的界面，用于管理工作流。
• Substra：最初为多方参与的医学研究项目开发的 Substra 现由 Linux 基金会托管。它在医疗领域表现尤为突出，强调数据所有权、隐私和可追溯性。

联邦学习领域正在快速发展。目前的研究重点是解决联邦学习面临的挑战，例如提高应对数据和系统异构性的稳健性、开发更先进的隐私保护技术、创建更高效的通信协议，以及实现真正个性化的联邦学习体验。随着 AI 越来越深入地融入敏感领域，联邦学习有望在实现安全、私密和协作智能方面发挥更加关键的作用。虽然目前许多联邦学习系统都由中央服务器协调，但未来的发展可能会探索更多真正去中心化或对等的联邦学习方法，从而提高稳健性、可扩展性并消除单点故障。