联邦学习面临的瓶颈与挑战

摘　要

联邦学习（Federated Learning，FL）是 Google 公司于 2016 年首次提出的概念，是一种在隐私约束下进行模型训练的机器学习训练范式。联邦学习具有无须客户端共享私有数据即可进行全局模型训练的特点，其在医疗、金融等需要严格保护用户私人信息的领域被广泛应用。虽然联邦学习因为可以保护用户的本地数据隐私而备受重视，但其也和其他机器学习架构一样面临着一些问题，并且容易受到黑客的攻击。将具体列举联邦学习所面临的瓶颈和安全问题，并介绍相应的防御机制，帮助联邦学习系统设计者更好地了解联邦学习的安全态势。

内容目录：

1　联邦学习的过程与类别划分

1.1　联邦学习的过程介绍

1.2　联邦学习的类别划分

2　联邦学习的应用
2.1　联邦学习在交通领域的应用

2.2　联邦学习在医疗领域的应用

2.3　联邦学习在金融领域的应用

3　联邦学习面临的瓶颈

3.1　通信开销问题
3.2　数据的非独立同分布

3.3　系统和数据的异质性
4　联邦学习的安全问题与防御机制
4.1　隐私泄露
4.2　数据投毒攻击
4.3　模型投毒攻击
4.4　后门攻击
5　结　语

人工智能技术的广泛应用，显著推动了科技的发展与进步，但同时技术的安全性和用户的隐私安全也变得越来越重要。在大多数的机器学习架构中，来自不同组织或设备的数据被聚集在中央服务器或云平台中用来训练模型，用户隐私难以被保障。这对机器学习的广泛应用来说是一个严重的限制性因素，特别是当训练数据集包含敏感信息并因此构成安全威胁的时候。例如，为了开发核磁共振扫描的乳腺癌检测模型，不同的医院可以共享他们的数据来开发协作的机器学习模型。然而&