面向數(shù)據(jù)安全共享的聯(lián)邦學(xué)習(xí)研究綜述

伴隨著云計(jì)算、邊緣計(jì)算等新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展，全球數(shù)據(jù)量呈爆發(fā)式增長(zhǎng)。數(shù)據(jù)已經(jīng)成為影響全球競(jìng)爭(zhēng)的重要戰(zhàn)略性資源，各國(guó)陸續(xù)出臺(tái)相應(yīng)政策大力支持?jǐn)?shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。然而，現(xiàn)階段海量的數(shù)據(jù)分布在不同的組織機(jī)構(gòu)和信息系統(tǒng)中，需要實(shí)現(xiàn)跨部門、跨地域、跨系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)共享，才能充分發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值。但是數(shù)據(jù)安全與合規(guī)問(wèn)題卻對(duì)數(shù)據(jù)共享造成了諸多挑戰(zhàn)，一方面，數(shù)據(jù)易被復(fù)制的特性使得數(shù)據(jù)主體擔(dān)心自己的商業(yè)秘密或用戶隱私泄露，導(dǎo)致他們不愿共享數(shù)據(jù)；另一方面，日益嚴(yán)格的數(shù)據(jù)安全法規(guī)對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)的流通和使用提出了諸多限制。隱私計(jì)算技術(shù)的興起為保障數(shù)據(jù)在安全合規(guī)的前提下發(fā)揮價(jià)值提供了破局思路，它是一個(gè)涵蓋密碼學(xué)、人工智能、安全硬件等眾多領(lǐng)域的跨學(xué)科技術(shù)體系。聯(lián)邦學(xué)習(xí)是隱私計(jì)算的代表性技術(shù)之一，可以使分布式用戶無(wú)須傳輸本地?cái)?shù)據(jù)即可實(shí)現(xiàn)聯(lián)合建模，成為數(shù)據(jù)安全共享的新范式。由于聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以與安全多方計(jì)算、可信執(zhí)行環(huán)境以及其他密碼學(xué)技術(shù)相結(jié)合，因此被學(xué)術(shù)界和工業(yè)界廣泛研究，并應(yīng)用于智能家居、智慧城市、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等場(chǎng)景。本文首先對(duì)隱私計(jì)算框架、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、區(qū)塊鏈以及相關(guān)密碼學(xué)技術(shù)進(jìn)行簡(jiǎn)要的概述，然后介紹了聯(lián)邦學(xué)習(xí)的隱私安全性以及其與區(qū)塊鏈相結(jié)合的兩方面研究成果，最后對(duì)未來(lái)的研究熱點(diǎn)進(jìn)行展望。1相關(guān)技術(shù)介紹1.1隱私計(jì)算框架隱私計(jì)算技術(shù)為數(shù)據(jù)在融合應(yīng)用中保障數(shù)據(jù)安全合規(guī)提供了關(guān)鍵技術(shù)路徑，當(dāng)前已經(jīng)成為政、學(xué)、研、產(chǎn)等各界的關(guān)注焦點(diǎn)。據(jù)國(guó)際權(quán)威調(diào)研機(jī)構(gòu)Gartner預(yù)測(cè)，2025年將有一半的大型企業(yè)使用隱私計(jì)算技術(shù)在不可信的環(huán)境中處理敏感數(shù)據(jù)。隱私計(jì)算聯(lián)盟、中國(guó)信息通信研究院云計(jì)算與大數(shù)據(jù)研究所于2021年發(fā)布的《隱私計(jì)算白皮書》中將隱私計(jì)算定義為在保證數(shù)據(jù)提供方不泄露原始數(shù)據(jù)的前提下，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析計(jì)算的一系列信息技術(shù)，保障數(shù)據(jù)在流通與融合過(guò)程中的“可用不可見(jiàn)”。從技術(shù)原理上講，隱私計(jì)算交叉融合了密碼學(xué)、人工智能、安全硬件等眾多學(xué)科，以聯(lián)邦學(xué)習(xí)、安全多方計(jì)算、可信執(zhí)行環(huán)境3種主流技術(shù)為代表，同態(tài)加密、差分隱私、零知識(shí)證明、秘密共享等為底層密碼學(xué)技術(shù)，同時(shí)與區(qū)塊鏈技術(shù)緊密結(jié)合。其技術(shù)體系如圖1所示。圖1隱私計(jì)算技術(shù)框架本文主要關(guān)注聯(lián)邦學(xué)習(xí)與區(qū)塊鏈技術(shù)以及相關(guān)密碼學(xué)技術(shù)的結(jié)合應(yīng)用現(xiàn)狀。其技術(shù)原理如下文所述。1.2聯(lián)邦學(xué)習(xí)聯(lián)邦學(xué)習(xí)是谷歌于2016年提出的一種分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架，被用于聯(lián)合大量分布式用戶的數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個(gè)高質(zhì)量的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。聯(lián)邦學(xué)習(xí)能夠在用戶數(shù)據(jù)不出本地的情況下聯(lián)合利用多方數(shù)據(jù)，是解決“數(shù)據(jù)孤島”問(wèn)題的重要框架，其核心思想是“數(shù)據(jù)不動(dòng)模型動(dòng)，數(shù)據(jù)可用不可見(jiàn)”。傳統(tǒng)的集中式機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要將數(shù)據(jù)集中到中心服務(wù)器來(lái)訓(xùn)練模型，這不僅會(huì)消耗大量的通信資源，數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中也可能面臨隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)。而聯(lián)邦學(xué)習(xí)僅需要用戶向服務(wù)器上傳本地訓(xùn)練得到的模型參數(shù)，由服務(wù)器協(xié)調(diào)多用戶來(lái)協(xié)同訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。聯(lián)邦學(xué)習(xí)一般流程如圖2所示。圖2聯(lián)邦學(xué)習(xí)一般流程步驟1：在初始化階段，服務(wù)器根據(jù)訓(xùn)練任務(wù)將初始化模型下發(fā)給所有參與訓(xùn)練的用戶。步驟2：每個(gè)用戶將收到的模型作為本地模型，以最小化損失函數(shù)為目標(biāo)，利用梯度下降等優(yōu)化算法在本地?cái)?shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練。迭代若干次后將模型參數(shù)（例如梯度、權(quán)重參數(shù)等）上傳至中心服務(wù)器。步驟3：中心服務(wù)器通過(guò)加權(quán)平均方法聚合來(lái)自所有用戶的參數(shù)，得到全局模型，并將其下發(fā)至所有用戶。用戶按照步驟2開(kāi)始新一輪的訓(xùn)練。上述聯(lián)邦學(xué)習(xí)過(guò)程將反復(fù)迭代，直至模型收斂或達(dá)到最大訓(xùn)練輪數(shù)。根據(jù)分布式用戶持有數(shù)據(jù)的情況，可以將聯(lián)邦學(xué)習(xí)分為橫向聯(lián)邦、縱向聯(lián)邦和聯(lián)邦遷移。其中，橫向聯(lián)邦適用于數(shù)據(jù)集中的用戶特征重疊較多而用戶重疊較少的情況，例如兩個(gè)金融公司的用戶數(shù)據(jù)；縱向聯(lián)邦適用于數(shù)據(jù)集中的用戶特征重疊較少而用戶重疊較多的情況，例如同一地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)公司和金融公司中共同用戶的數(shù)據(jù)；聯(lián)邦遷移適用于數(shù)據(jù)集中的用戶特征重疊和用戶重疊均較少的情況，此時(shí)需要利用遷移學(xué)習(xí)來(lái)克服數(shù)據(jù)或標(biāo)簽不足的問(wèn)題，例如位于兩個(gè)不同國(guó)家的互聯(lián)網(wǎng)公司和金融公司的用戶數(shù)據(jù)。當(dāng)前，由于模型逆向、模型提取等更加先進(jìn)的隱私攻擊手段的出現(xiàn)，使得聯(lián)邦學(xué)習(xí)需要與區(qū)塊鏈、差分隱私、安全多方計(jì)算等其他隱私計(jì)算技術(shù)互相融合來(lái)提高安全性，并解決計(jì)算開(kāi)銷、通信開(kāi)銷、訓(xùn)練效率等問(wèn)題以適用于更加實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景。1.3區(qū)塊鏈技術(shù)自2008年中本聰?shù)谝淮翁岢霰忍貛?/p>

以來(lái)，區(qū)塊鏈作為比特幣的底層框架開(kāi)始被學(xué)術(shù)界和工業(yè)界深入研究。國(guó)際權(quán)威調(diào)研機(jī)構(gòu)Gartner更是將“實(shí)用型區(qū)塊鏈”列為2020年十大戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢(shì)之一。從本質(zhì)上講，區(qū)塊鏈?zhǔn)且粋€(gè)分布式賬本，以透明且不可篡改的方式記錄各方之間的交易。區(qū)塊鏈的一般結(jié)構(gòu)如圖3所示，每個(gè)區(qū)塊由區(qū)塊頭和包含一系列事務(wù)的區(qū)塊體組成，區(qū)塊頭中含有前一個(gè)區(qū)塊的散列值，用于將當(dāng)前區(qū)塊鏈接至前一個(gè)區(qū)塊。每個(gè)區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)均存儲(chǔ)一個(gè)由若干個(gè)區(qū)塊組成的賬本，并且通過(guò)共識(shí)協(xié)議保證各個(gè)節(jié)點(diǎn)的賬本都是一致的。圖3區(qū)塊鏈結(jié)構(gòu)現(xiàn)有的共識(shí)協(xié)議主要包括工作量證明（ProofofWork，PoW）、權(quán)益證明（ProofofStake，PoS）、委托股權(quán)證明（DelegatedProofofStake，DPoS）、實(shí)用拜占庭容錯(cuò)協(xié)議（PracticalByzantineFaultTolerance，PBFT）等。這些協(xié)議在安全性、響應(yīng)時(shí)間、吞吐量等方面有各自的特點(diǎn)，但核心都是解決記賬權(quán)分配的問(wèn)題。其中PoW是比特幣網(wǎng)絡(luò)使用的共識(shí)協(xié)議，它分配記賬權(quán)的原理是讓網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都計(jì)算特定的哈希值。哈希值滿足一定條件的首個(gè)節(jié)點(diǎn)得到生成新區(qū)塊的權(quán)利。新區(qū)塊通過(guò)驗(yàn)證后會(huì)廣播給網(wǎng)絡(luò)中的其他節(jié)點(diǎn)以保持賬本的一致性。這種機(jī)制是完全去中心化的，且由于犯錯(cuò)成本非常高，使其安全性得到有效保證。但是爭(zhēng)奪記賬權(quán)的過(guò)程會(huì)浪費(fèi)大量的計(jì)算資源，效率低下。PoS分配記賬權(quán)的原理是節(jié)點(diǎn)通過(guò)證明自己的持股數(shù)來(lái)競(jìng)爭(zhēng)生成新區(qū)塊的權(quán)利，相比之下，其避免了不必要的資源浪費(fèi)，但是會(huì)導(dǎo)致一定的權(quán)力集中，有些違背去中心化的初衷。為此，DPoS通過(guò)節(jié)點(diǎn)投票選舉出一定數(shù)量的代理節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)區(qū)塊的生成和驗(yàn)證，資源開(kāi)銷更少、交易效率更高，但是由于記賬節(jié)點(diǎn)的減少，該協(xié)議可能面臨被部分惡意節(jié)點(diǎn)操控的風(fēng)險(xiǎn)。PBFT則可以在有部分惡意節(jié)點(diǎn)存在的情況下達(dá)成共識(shí)，更常用于聯(lián)盟鏈中。1.4相關(guān)密碼學(xué)技術(shù)1.4.1差分隱私差分隱私（DifferentialPrivacy，DP）是于2006年提出的一種嚴(yán)格可證明的隱私保護(hù)技術(shù)，可以抵抗攻擊者任意背景知識(shí)，其基本思想是對(duì)原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換或?qū)敵鼋Y(jié)果添加噪聲來(lái)保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，確保數(shù)據(jù)集中任何單個(gè)記錄的修改都不會(huì)對(duì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果造成顯著影響。差分隱私所加入的噪聲量與數(shù)據(jù)集規(guī)模無(wú)關(guān)，在大型數(shù)據(jù)集上只需要添加少量的噪聲即可實(shí)現(xiàn)較高水平的隱私保護(hù)。其相關(guān)定義如下：定義差分隱私為令為隨機(jī)算法，D和D′為最多相差一條記錄的相鄰數(shù)據(jù)集，若A在D和D′上的任意輸出結(jié)果都滿足式（1），則稱A實(shí)現(xiàn)差分隱私式中：參數(shù)ε為隱私預(yù)算，代表差分隱私技術(shù)所實(shí)現(xiàn)的隱私保護(hù)程度，ε值越小，則表示隱私保護(hù)程度越高；δ為違背嚴(yán)格差分隱私的概率。1.4.2同態(tài)加密同態(tài)加密是基于數(shù)學(xué)難題的計(jì)算復(fù)雜性理論的密碼學(xué)技術(shù)，是指在密文狀態(tài)下對(duì)加密消息進(jìn)行計(jì)算的結(jié)果再進(jìn)行同態(tài)解密后的明文結(jié)果與明文數(shù)據(jù)進(jìn)行加密再解密的處理結(jié)果一致。根據(jù)所支持的計(jì)算形式，同態(tài)加密可分為全同態(tài)和半同態(tài)，其中，全同態(tài)加密支持對(duì)密文進(jìn)行任意形式的計(jì)算，計(jì)算開(kāi)銷較大，應(yīng)用場(chǎng)景受限；半同態(tài)加密僅支持對(duì)密文進(jìn)行加法或乘法計(jì)算，計(jì)算開(kāi)銷相對(duì)較小，目前常應(yīng)用于聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的半同態(tài)加密算法包括ElGamal算法和Paillier算法。1.4.3秘密共享秘密共享是一類重要的密碼學(xué)原語(yǔ)，是指將秘密拆分成若干份額，分別交于若干參與者保存。當(dāng)達(dá)到門限數(shù)的參與者將它們持有的秘密份額聯(lián)合起來(lái)進(jìn)行計(jì)算時(shí)，即可恢復(fù)秘密，而任意一個(gè)參與者所持有的秘密份額均不會(huì)泄露原始秘密的任何信息。例如，應(yīng)用較為廣泛的Shamir秘密共享協(xié)議[9]，它基于Lagrange插值定理。構(gòu)造一個(gè)m?1次的多項(xiàng)式：式中：p為素?cái)?shù)，為常數(shù)，為多項(xiàng)式的系數(shù)。令，即把常數(shù)項(xiàng)設(shè)定為待保護(hù)的秘密，且滿足，其他m?1個(gè)系數(shù)隨機(jī)選取。任取n個(gè)不同的點(diǎn)并計(jì)算出函數(shù)值，則這n組即為分給n個(gè)參與者的秘密份額。任意m組秘密份額均可以重建出多項(xiàng)式，進(jìn)而得到秘密2聯(lián)邦學(xué)習(xí)的隱私安全性研究聯(lián)邦學(xué)習(xí)讓分布式的用戶無(wú)須上傳原始數(shù)據(jù)即可協(xié)同訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的同時(shí)打破了數(shù)據(jù)孤島壁壘，被廣泛用于實(shí)現(xiàn)智能家居、智慧城市等場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)安全共享。但是最新出現(xiàn)的模型逆向、模型提取攻擊顯示攻擊者通過(guò)模型梯度依然可以恢復(fù)原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)的部分信息，說(shuō)明原始的聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架已不足以應(yīng)對(duì)先進(jìn)的隱私攻擊手段。為此，差分隱私和安全多方計(jì)算經(jīng)常被用來(lái)加強(qiáng)聯(lián)邦學(xué)習(xí)中隱私保護(hù)力度。首次在分布式機(jī)器學(xué)習(xí)方法中的模型參數(shù)上添加噪聲來(lái)確保差分隱私，但是參數(shù)數(shù)量過(guò)大會(huì)消耗過(guò)量的隱私預(yù)算，導(dǎo)致實(shí)際的隱私保護(hù)效果不佳。

在服務(wù)器端的聚合模型上添加差分隱私噪聲，用來(lái)保護(hù)用戶是否參與訓(xùn)練這一信息，以抵抗成員推理攻擊。但是攻擊者可以通過(guò)服務(wù)器觀察到用戶上傳的模型參數(shù)，進(jìn)而竊取用戶隱私信息。Huang等人根據(jù)每個(gè)參與者擁有的數(shù)據(jù)量不平衡的特點(diǎn)，分配不同的隱私預(yù)算，并設(shè)計(jì)自適應(yīng)梯度下降算法進(jìn)行協(xié)同訓(xùn)練，在不平衡的數(shù)據(jù)集上取得了較好的效果。根據(jù)特征向量對(duì)模型輸出的貢獻(xiàn)程度分配不同的隱私預(yù)算，進(jìn)而減少總體隱私預(yù)算的消耗。將差分隱私和安全多方計(jì)算相結(jié)合來(lái)減小噪聲的規(guī)模，實(shí)現(xiàn)多方數(shù)據(jù)協(xié)作的準(zhǔn)確性和數(shù)據(jù)隱私保護(hù)強(qiáng)度的平衡，并可抵抗用戶間的共謀攻擊。由此可見(jiàn)，基于差分隱私的聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法主要關(guān)注如何在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下，盡量減少噪聲對(duì)于數(shù)據(jù)協(xié)作準(zhǔn)確性的影響。采用同態(tài)加密算法加密用戶的模型參數(shù)再上傳給服務(wù)器，服務(wù)器只能通過(guò)聚合得到密文的全局模型而無(wú)法解密單個(gè)用戶上傳的數(shù)據(jù)。Ma等人結(jié)合ELGamal加密協(xié)議、Diffie-Hellman密鑰交換協(xié)議和聚合簽名，設(shè)計(jì)了一個(gè)滿足隱私性和可驗(yàn)證性的聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法。Li等人

針對(duì)云計(jì)算場(chǎng)景提出基于多密鑰全同態(tài)加密的聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)方法，每個(gè)用戶都使用自己的密鑰來(lái)加密模型參數(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)較高的模型準(zhǔn)確率，但是需要消耗較大的計(jì)算開(kāi)銷。為了減小安全多方計(jì)算技術(shù)的計(jì)算開(kāi)銷，結(jié)合隨機(jī)數(shù)生成器和秘密共享生成掩碼，可快速加密用戶梯度，并且使得服務(wù)器只能獲取全體用戶的梯度之和，而無(wú)法獲取單個(gè)用戶的梯度信息?；陂T限秘密共享保護(hù)模型梯度信息，只有當(dāng)服務(wù)器收集到足夠多的用戶梯度后才能解密得到全局梯度，并進(jìn)一步提出了一種異步優(yōu)化方案來(lái)提高秘密共享的效率。由此可見(jiàn)，基于安全多方計(jì)算的聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法主要致力于如何以較小的計(jì)算開(kāi)銷實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)。3聯(lián)邦學(xué)習(xí)與區(qū)塊鏈的結(jié)合研究聯(lián)邦學(xué)習(xí)需要一個(gè)中心服務(wù)器來(lái)協(xié)調(diào)處理用戶的參數(shù)，因此可能遭受單點(diǎn)故障攻擊。而區(qū)塊鏈具有集體維護(hù)特性，可以代替中心服務(wù)器完成參數(shù)聚合操作，不僅有效避免了單點(diǎn)故障攻擊，還為訓(xùn)練過(guò)程提供了可審計(jì)能力。因此，近年來(lái)陸續(xù)有學(xué)者將區(qū)塊鏈和聯(lián)邦學(xué)習(xí)相結(jié)合，應(yīng)用于數(shù)據(jù)安全共享。在該結(jié)構(gòu)中，各用戶將本地?cái)?shù)據(jù)映射為機(jī)器學(xué)習(xí)模型，然后基于區(qū)塊鏈的共識(shí)機(jī)制交換模型，而無(wú)任何集中的數(shù)據(jù)訓(xùn)練或協(xié)調(diào)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)價(jià)值的安全共享。Kim等人

提出了一個(gè)設(shè)備間的數(shù)據(jù)共享模型，將設(shè)備上的模型參數(shù)經(jīng)過(guò)驗(yàn)證和共識(shí)后記錄到區(qū)塊鏈中，提高了安全性。Qu等人結(jié)合區(qū)塊鏈和聯(lián)邦學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)了一個(gè)去中心化的認(rèn)知計(jì)算平臺(tái)，以解決工業(yè)4.0中的數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題，同時(shí)改進(jìn)馬爾可夫決策過(guò)程來(lái)防范內(nèi)部用戶發(fā)起的中毒攻擊。但是上述方法均使用工作量證明作為共識(shí)協(xié)議，會(huì)造成大量不必要的計(jì)算開(kāi)銷，無(wú)法適用于計(jì)算資源受限的本地用戶。為此，Lu等人采用委托股權(quán)證明作為共識(shí)協(xié)議，并提出了一個(gè)由許可區(qū)塊鏈和本地有向無(wú)環(huán)圖組成的混合區(qū)塊鏈結(jié)構(gòu)，同時(shí)設(shè)計(jì)異步聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法來(lái)提高車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)共享的效率。上述方法均將明文的模型參數(shù)作為事務(wù)記錄存儲(chǔ)在區(qū)塊鏈中，而區(qū)塊鏈賬本的透明性與數(shù)據(jù)共享的隱私要求相矛盾，具體而言就是攻擊者可以通過(guò)獲取區(qū)塊鏈中存儲(chǔ)的模型參數(shù)來(lái)推斷訓(xùn)練數(shù)據(jù)的信息。為了進(jìn)一步提高隱私安全性，Weng等人

使用Paillier算法加密用戶的模型參數(shù)后再上傳至區(qū)塊鏈，模型更新完畢后由t個(gè)用戶協(xié)作完成解密。但是當(dāng)訓(xùn)練次數(shù)過(guò)多時(shí)，該方法將消耗大量的計(jì)算開(kāi)銷。Lu等人和Qi等人

分別針對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和智慧交通領(lǐng)域的數(shù)據(jù)安全共享需求，運(yùn)用本地差分隱私技術(shù)，在原始數(shù)據(jù)上添加噪聲后再進(jìn)行特征提取和共享，可以防止隱私攻擊。但是如何平衡隱私保護(hù)力度與數(shù)據(jù)效用仍然是差分隱私技術(shù)面臨的痛點(diǎn)。4結(jié)語(yǔ)日益嚴(yán)峻的數(shù)據(jù)安全威脅是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代面臨的重要挑戰(zhàn)。如何兼顧發(fā)展和安全，實(shí)現(xiàn)多用戶間的數(shù)據(jù)共享，是充分發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值的重要課題。以聯(lián)邦學(xué)習(xí)為代表的隱私計(jì)算技術(shù)為共享過(guò)程中的數(shù)據(jù)“可用不可見(jiàn)”提供了有效的解決方案。本文主要介紹了聯(lián)邦學(xué)習(xí)的應(yīng)用背景和技術(shù)原理，并總結(jié)分析了現(xiàn)階段聯(lián)邦學(xué)習(xí)與其他技術(shù)相結(jié)合的研究現(xiàn)狀。聯(lián)邦學(xué)習(xí)的下一步研究方向包括以下幾個(gè)方面：（1）模型魯棒性問(wèn)題。在原始聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架中，都是假設(shè)各個(gè)用戶會(huì)誠(chéng)實(shí)地上傳本地訓(xùn)練的梯度，但是在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，可能存在部分拜占庭用戶上傳虛假的甚至惡意的梯度來(lái)誤導(dǎo)聯(lián)邦學(xué)習(xí)過(guò)程，因此，需要研究魯棒性聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型。當(dāng)前已有部分學(xué)者提出拜占庭魯棒聚合算法，但是在適用范圍和訓(xùn)練效率方面仍有待進(jìn)一步研究。（