前言

在人工智能时代，各组织和机构积累了海量的数据，然而由于竞争、商业机密和隐私保护等因素，这些数据往往难以共享，形成了明显的数据孤岛现象。这种孤岛不仅限制了数据的有效利用，还阻碍了人工智能模型的训练和优化，导致算法性能的提升受到制约。

与此同时，随着全球对数据隐私的重视，一系列数据隐私法案相继出台，如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）和美国的《加利福尼亚州消费者隐私法案》（CCPA）。这些法规要求企业在处理个人数据时必须遵循严格的隐私保护标准，确保用户的同意和数据的安全。这使得传统的集中式数据处理方法面临诸多合规风险，企业对用户数据的使用受到限制。

为了解决数据共享的难题，研究人员开始寻求一种新的方法，以便在不需要将所有数据集中到一个中心存储点的情况下训练机器学习模型。一种可行的方法是：各个拥有数据源的机构利用自身的数据独立训练一个模型，随后各机构的模型间进行信息交换，最终通过模型聚合得到一个全局模型。为了确保用户隐私和数据安全，精心设计各机构之间交换模型信息的过程，确保没有任何机构能够推断出其他机构的隐私数据内容。同时，在构建全局模型时，使其效果与集中式训练的模型几乎一致。这便是联邦学习（Federated Learning，FL）提出的动机和核心思想。

联邦学习是一种利用分散在各参与方的数据集，通过隐私保护技术融合多方数据信息，协同构建全局模型的分布式训练范式。在模型训练过程中，模型参数、模型结构、参数梯度等相关信息可以在参与方之间进行交换（可以通过明文、数据加密或添加噪声等方式）。然而，本地训练数据始终留在本地，确保用户数据的隐私不受威胁。这种机制极大地缓解了数据泄露的风险，训练好的联邦学习模型可以在各数据参与方之间共享和部署使用。

联邦学习的提出为解决数据孤岛问题、提高数据利用率和保护用户隐私提供了新思路。在未来的人工智能发展中，联邦学习有望成为一种重要的研究方向，推动机器学习技术在各个领域的广泛应用。随着对联邦学习研究的深入，它将为数据驱动的智能决策提供有力支持，助力构建一个更加智能化和互联互通的世界。

本书专注于联邦学习的全面介绍，旨在成为读者探索这一前沿领域的优选入门书籍。无论是计算机科学、人工智能还是机器学习专业的学生，抑或是从事大数据和人工智能应用开发的工程师，都能从中受益。特别是针对本科高年级学生、研究生、大学教师以及研究机构的研究人员，本书提供了深入的理论基础与应用方式，帮助他们掌握联邦学习的核心概念和技术。

本书各章节内容系统全面，旨在帮助读者深入理解联邦学习的多维度特性。第 1章回顾了联邦学习的基本概念，包括其提出的背景、定义以及分类，帮助读者建立初步的认识。第 2章聚焦于隐私安全问题，这是联邦学习研究的核心。该章详细讨论了联邦学习面临的隐私安全威胁及如何设计保障数据隐私和模型安全的系统。第 3章探讨了在参与方数据具有统计异质性和非独立同分布的情况下，如何应对全局模型泛化能力的损失，介绍了个性化联邦学习的概念和方法。第 4章分析了如何量化各参与方在模型训练中所作的贡献，强调了评估机制在激励参与者和促进合作中的重要性。第 5章从联邦大模型和联邦迁移学习两个角度介绍了联邦学习在大模型应用中的潜力。第 6章讨论了在联邦学习中遇到的拜占庭问题及其对模型安全的威胁，介绍了多种解决方案，确保模型训练的安全性。第 7章展示了联邦学习在现实世界中的具体应用案例，体现了其广泛的实用性和前景。通过这些章节，读者将全面了解联邦学习的理论基础及其实际应用。

本书在编撰过程中有幸得到了众多专家与学生的支持和帮助，特别感谢范力欣博士、古瀚林博士对于本书提出的宝贵意见，同时感谢学生赵心远、朱公溪对本书编辑提供的帮助。由于水平有限且工作量繁多，书中理解不当之处在所难免，恳请读者批评指正。

韩宇星杨强 

2025年 5月