联邦学习在医疗保健行业有巨大潜力，可以解决数据收集和隐私保护的问题，然而，攻击和防御方面的挑战仍需进一步研究以实现更强大的联邦学习。
Jan, 2024
通过联邦学习机制，能够保持本地机构中的敏感数据，同时在中央服务器上培训共享全球模型，从而改进卫生保健数据的隐私保护和数据分析，以解决医疗卫生数据碎片化和保密性问题。
Nov, 2019
联邦学习中隐私、安全和公平的问题及其相互关系，以及其中的权衡。
Jun, 2024
使用分布式学习方法探索医疗数据的挑战和方法，评估当前方法的系统问题并提出改进建议。
Oct, 2023
通过分析医疗保健领域中已经存在的研究文献，本研究系统评估了联邦学习在提供隐私保护的同时维护医疗数据分析的完整性和可用性方面的效力，同时探讨了实际应用及其影响，突出未来的研究方向，旨在完善联邦学习的实现、增强数据安全协议，并将联邦学习拓展到更广泛的医疗应用领域，为未来的研究人员和实践者提供帮助。
May, 2024
本篇调查研究了联邦学习在医疗保健领域中的应用，讨论了其中存在的挑战、方法和应用，并概述了联邦学习在医疗行业中的潜在可能性。
Nov, 2022
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
本文介绍了一种联邦学习框架，可以从不同站点本地持有的分布式健康数据中学习全局模型，提供了两个级别的隐私保护，第一级别的隐私保护不在模型训练过程中移动或共享原始数据，第二级别的隐私保护使用差分隐私机制防止对模型的潜在隐私攻击，并在两个医疗应用程序上对我们的方法进行了全面评估，使用 100 万患者的真实世界电子健康数据，证明了联邦学习框架在提供更高级别的隐私保护和维护全局模型效用方面的可行性和有效性。
Oct, 2019
本文对联邦学习中的隐私和公平问题进行了文献综述，重点阐述了联邦环境下面临的独特挑战和解决方案，系统梳理了隐私和公平之间的不同交互作用，并提出了公平和隐私联邦学习的新研究方向。
Jun, 2023
本文介绍了一种基于分布式身份技术的隐私保护的分散工作流，用于促进参与者之间可信的联邦学习，限制只有获得适当机构发放的可验证凭证的实体才能建立安全、经过认证的通信渠道，参与与心理健康有关的联邦学习流程。
Mar, 2021