从分布式机器学习到联邦学习：一项调查
本文提出，为了解决AI面临的数据孤岛和数据隐私安全的问题，可以通过构建安全联邦学习架构，包括水平联邦学习、垂直联邦学习和联邦迁移学习方案，并通过使用联邦机制构建数据网络，以允许在不损害用户隐私的情况下共享知识。
Feb, 2019
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
在机器学习系统中，通过联邦学习作为一个安全的分布式机器学习方法，有效提升隐私安全；它利用区块链技术将机器学习模型转移到边缘服务器，通过这种机制保证了集中式和分散式系统的高效处理和数据存储需求，强调可伸缩性、隐私考虑和成本有效的通信。本文对最近的联邦学习应用进行了分析和比较，以评估其效率、准确性和隐私保护。然而，鉴于联邦学习复杂且不断演化的特点，明确需要进一步研究来解决知识间的差距并有效应对该领域面临的挑战。在本文中，我们将最近的文献分为以下几个类别：隐私保护、资源分配、案例研究分析和应用，此外，在每个章节的末尾，我们还对参考文献中提出的开放领域和未来方向进行了总结，为研究人员提供了领域演进的深入视角。
Oct, 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