介绍谷歌于 2016 年首次提出的联邦学习，多个设备在中央服务器的监督下协作学习机器学习模型，可保证本地数据的隐私性和安全性，同时存在攻击风险，就此探讨了联邦学习的机会和挑战所在。
Jan, 2021
本文研究了在边缘网络上进行 FEEL 的挑战和权衡，提出了一种数据感知调度的通用框架作为未来研究方向的指南，并讨论了数据评估的主要轴和要求以及一些可利用的技术和指标。
Aug, 2020
本文提供了关于联邦学习的概述，并重点关注医疗保健领域。通过中央协调器服务器共享全局深度学习模型，解决了隐私保护需求并探讨了联邦学习遇到的挑战和未来发展方向，其中使用多方计算、同态加密、差分隐私和随机梯度下降等多种隐私方法。
May, 2022
本文详细阐述了联邦学习的体系结构、应用问题、算法设计原则和安全问题，提出了一种更加通用的算法设计框架、攻击场景和防御方法，致力于将联邦学习与真实世界应用相集成并实现高性能、隐私保护和安全性。
Feb, 2023
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
通过网络设计和资源编排的两个方面讨论了实现可扩展无线联邦学习的挑战和解决方案，并提出了三种面向任务的学习算法来提高算法的可扩展性，实现对无线联邦学习的计算高效资源分配。
Oct, 2023
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。
提出了一种叫做联邦学习的分散式学习结构，该结构可以在物联网设备中实现机器学习，通过处理来自不同客户端的数据，以预测未来事件。此方法可解决传统机器学习中遇到的通信开销、隐私泄露和安全性等问题，同时也避免了中央服务器的使用。本文讨论了在客户端资源有限的情况下实施联邦学习的挑战和应用。
Feb, 2020
本文系统性地定义了 FL 中新知识的主要来源，包括新特征、任务、模型和算法，详细分析讨论了如何将新知识纳入现有的 FL 系统，并研究了新知识到达的形式和时机对纳入过程的影响，讨论了 FL 中新知识的潜在未来方向。
Feb, 2024
在高度普及的边缘场景中，缺乏中央控制器和预定的设备连接导致了复杂的网络结构，我们提出了一种通信高效的分散式联邦学习（DFL）算法来解决由数据和不同训练历史引起的异构学习难题，研究结果表明，与竞争方法相比，我们的解决方案能够训练出更好的本地模型并且在通信效率上更为优越。
Dec, 2023