本文综述了联邦学习系统的定义、系统构成和分类，旨在为未来的研究提供参考，通过对现有联邦学习系统的系统总结，提出了设计因素、案例研究和未来研究机会。

Jul, 2019

本文讨论联邦学习的最新进展和挑战，并提出了一系列开放性问题和挑战。

Dec, 2019

通过对联邦学习的现有作品进行全面调查，提出功能框架和分类学相关技术，以及联邦学习系统的分布式培训，数据通信和安全性。

Apr, 2021

本论文旨在提供针对联邦优化算法的具体指导和实用实现，重点关注进行有效模拟以推断实际效果，并鼓励研究人员设计适用于各种实际应用的联邦学习算法。

Jul, 2021

本文提供了一种系统的概述和分类，涵盖了联邦学习的现有安全挑战以及针对数据污染，推断攻击和模型毒化攻击的防御技术。此外，还探讨了处理非独立同分布数据、高维度问题和异构架构的联邦学习的当前训练挑战，并提出了解决相关挑战的几种解决方案。最后，我们讨论了联邦学习训练中剩余的挑战，并提出了针对开放问题的研究方向建议。

Apr, 2022

联邦学习是一种有前景的在不同方参与者之间保护隐私的合作范例，本文系统地概述了对联邦学习的重要和最新研究进展，包括研究历史、术语定义、泛化、鲁棒性和公平性等方面，并提出了进一步研究的机会和公开问题。

Nov, 2023

分布式学习框架-联邦学习增强了个人数据隐私保护，允许协作研究且无需共享敏感数据；通过多源信息合作，提供更多种类的洞察力。本文是对隐私保护机器学习的系统性文献综述，通过PRISMA指南对近年来得出的有关联邦学习的监督/非监督机器学习算法、集成方法、元启发式方法、区块链技术和强化学习，以及联邦学习应用进行了广泛回顾。旨在为研究人员和实践者提供从机器学习角度对联邦学习的全面概述，并提供了一些开放问题和未来研究方向的讨论。

Nov, 2023

异构联邦学习领域中，关键挑战是在具有不同数据分布、模型结构、任务目标、计算能力和通信资源的多个客户端之间高效协作训练模型。本文首先概述了异构联邦学习的基本概念，并从数据、模型、任务、设备和通信五个方面总结了在联邦学习中的研究挑战。此外，我们探讨了现有最先进的方法如何应对异构联邦学习的异质性，并将这些方法在数据级别、模型级别和架构级别进行分类和回顾。随后，本文详细讨论了在异构联邦学习环境中的隐私保护策略。最后，本文讨论了目前存在的开放问题和未来研究方向，旨在推动异构联邦学习的进一步发展。

May, 2024

调查分析了通信高效的联合学习方法，定义了通信效率的度量方法并提供了系统全面的分类和评述，讨论了提高联合学习系统通信效率的未来研究方向。

May, 2024

本研究针对联邦学习中存在的安全和隐私问题，进行深入调查，指出了通信链路的脆弱性及潜在的网络攻击威胁。通过探讨多种防御策略及应用场景，本文为建立安全高效的联邦学习系统提供了新思路和研究方向。

Nov, 2024