本文章主要参考第32届国际人工智能联合会议（IJCAI）上由清华大学人工智能研究院知识工程研究中心（KEG）、北京智谱华章科技有限公司、开放群岛开源社区联合编写的《2023联邦学习全球研究与应用趋势报告》，对重点内容进行总结提炼，并介绍部分学习资料，旨在帮助对联邦学习感兴趣的学习者更快了解其研究现状及未来可能的发展趋势。

参考链接：《2023联邦学习全球研究与应用趋势报告》

目录

1. 引言

2. 联邦学习技术研究与应用现状

2.1 科研论文成果现状

2.2 高被引论文分析

2.2.1 高被引论文介绍         

2.2.2 联邦学习十大算法

 2.2.3 高被引论文TOP10解读

 2.3 联邦学习的特刊、书籍和综述

2.3.1 特刊

2.3.2 书籍

 2.3.3 综述

2.4 联邦学习代表性学者

2.4.1 联邦学习算法与理论

 2.4.2 联邦学习应用方面（边缘计算与区块链等）

3. 联邦学习发展趋势

3.1 总体趋势

3.2 联邦学习与大模型技术的融合趋势

1. 引言

         人工智能未来能否可持续发展面临三大困境：数据困境、法律挑战以及算力困境。针对以上困境，“狭义”联邦机器学习的概念于 2016 年由谷歌研究人员首先提出，随后成为解决数据孤岛问题、满足隐私保护和数据安全的一个可行性解决方案 。联邦学习的特征是数据不出本地、各个参与者的身份和地位平等，它能够实现多个参与方在保护数据隐私、满足合法合规要求的前提下进行机器学习，协同地进行模型训练与结果预测，并且建模效果和将整个数据集放在一处建模的效果相同或相差不大（在各个数据的用户对齐（user alignment）或特征对齐（feature alignment）的条件下），从而实现企业间的数据融合建模，解决数据孤岛问题。“广义”联邦学习的概念由香港科技大学杨强教授所领导的微众银行 AI 团队在 2018 年提出，该团队将联邦学习扩展为机构和个人间的 B2C 模式和不同机构间 B2B 分布式联合建模架构，包括按样本、按特征分割以及异构多方建模，同时可以建立去中心协调器的 Peer-to-Peer 架构形式，其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下，在多参与方或多计算结点之间开展高效率、安全、可靠的机器学习和模型使用。联邦学习同时包括鼓励多方持续参与合作生态的激励机制，建立正向激励的数据价值交易市场机制。

        如上所述，根据孤岛数据的分布特点（用户与用户特征的重叠情况），联邦学习可以分为横向联邦学习、纵向联邦学习与联邦迁移学习。

2. 联邦学习技术研究与应用现状

2.1 科研论文成果现状

 图1 联邦学习研究论文趋势（2016-2022年）

         基于AMiner系统的论文热词分析，近年来联邦学习的研究热点涵盖应用、系统和模型设计、安全隐私三个领域。在应用研究领域，包括物联网、边缘计算、医疗保健、车辆交互、无线通信、5G、数据库以及推荐。在系统和模型设计方面，主要关注聚合、优化、异构、鲁棒性、通信效率、公平性、激励机制和资源效率。在安全隐私方面，研究主题涉及区块链、差分隐私、安全多方计算、隐私泄露、同态加密、恶意攻击、网络安全以及容错。

2.2 高被引论文分析

2.2.1 高被引论文介绍         

        美国联邦学习被引用量最高的论文是谷歌公司研究科学家 H.Brendan Mcmahan 作为一作发表的论文 Communication-efficient learning of deep networks from decentralized data，该论文于 2016 年发表于 ArXiv e-prints (2016): arXiv-1602，并在 2017 年收录于 AISTATS (International Conference on Artificial Intelligence and Statistics)。中国联邦学习总体论文引用量居于第二，其中被引用最高的论文是香港科技大学计算机科学与工程学系教授杨强为第一作者与微众银行 AI 部门、北京航空航天大学计算机学院的研究人员联合发表的 Federated Machine Learning: Concept and Applications。这两篇都是联邦学习领域经典且基础的论文，感兴趣的可以了解学习。

2.2.2 联邦学习十大算法

 2.2.3 高被引论文TOP10解读

论文标题：Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data

作者：H. Brendan McMahan, Eide Moore r, Daniel Ramage, Seth Hampson；Blaise Agüera y Arcas

发表期刊：International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2017

 论文地址：https://www.aminer.cn/pub/599c7cc1601a182cd27d4688/

 摘要：现代移动设备具备大量适用于机器学习模型的数据，这有望显著改善设备用户体验。例如，语言模型可以提升语音识别和文本输入，图像模型可以自动选择高质量照片。然而，这些宝贵的数据通常涉及隐私问题、数据量庞大，有时二者兼而有之，传统方法可能难以用于集中式数据中心的训练。为应对这一挑战，学者们提出了一种替代方法，即将训练数据分散到移动设备上，通过合并本地计算结果来学习共享模型，这一分散式方法被称为联邦学习。本文介绍了一种基于迭代模型平均的深度网络联邦学习实用方法，并进行了广泛的实证评估，考虑了五种不同的模型结构和四个数据集。实验证明，这种方法对于处理不均衡和非独立同分布（IID）的数据分布表现出鲁棒性，这在该场景下是一个重要特点。通信成本是主要的限制因素，与同步随机梯度下降相比，该方法显示出通信轮次减少了10至100倍的优势。

 论文标题：Federated Machine Learning: Concept and Applications

 作者：Qiang Yang, Yang Liu, Tianjian Chen, Yongxin Tong

发表期刊：ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology，Article No.:12pp 1–19，2019

论文地址：https://www.aminer.cn/pub/5c9f688c6558b90bfa34dcb4

摘要： 今天的人工智能仍然面临两大挑战。一是在大多数行业中，数据以孤岛的形式存在；另一个是加强数据隐私和安全。本文为这些挑战提出了一个可能的解决方案：安全联邦学习。除了谷歌在 2016 年首次提出的联邦学习框架之外，本文还引入了一个全面的安全联邦学习框架，其中包括横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习。本文提供了联邦学习框架的定义、体系结构和应用程序，并提供了关于这个主题的现有工作全面调查。此外，还提出了在组织间建立基于联邦机制的数据网络，作为在不损害用户隐私的前提下实现知识共享的有效解决方案。

论文标题 ： Federated Learning: Strategies for Improving Communication Efficiency

作者： Jakub Konecný, H. Brendan McMahan, Felix X. Yu, Peter Richtárik, Ananda Theertha Suresh, Dave Bacon

发表期刊：arXiv: Machine Learning (cs.LG)，2018

论文地址：https://www.aminer.cn/pub/58437725ac44360f1082f72b/ 

摘要： 联邦学习是一种机器学习设置，其目标是训练高质量的集中式模型，同时训练数据仍然分布在具有不可靠且相对较慢的网络连接的大量客户端上。本文考虑针对此设定的学习算法，在每一轮中，每个客户端根据其本地数据独立计算当前模型的更新，并将此更新传达给中央服务器，在那里客户端更新被聚合以计算新的全局模型。此设定中的典型客户端是手机，通信效率是最重要的。本文提出了两种降低上行链路通信成本的方法：一个是结构化更新，直接从使用较少数量变量参数化的受限空间中学习更新，例如低秩或随机掩码；另一个是草图更新，学习完整的模型更新，然后在将其发送到服务器之前使用量化、随机旋转和子采样的组合对其进行压缩。在卷积网络和循环网络上的实验表明，本文所提出的方法可以将通信成本降低两个数量级。

 论文标题：Advances and Open Problems in Federated Learning

作者：Peter Kairouz, H. Brendan McMahan, Brendan Avent, Aurelien Bellet, Mehdi Bennis, Arjun Nitin Bhagoji, Keith Bonawitz, Zachary Charles, et al. 58 authors

发表期刊： Foundations and Trends® in Machine Learning, no. 1 ，2021

论文地址： https://www.aminer.cn/pub/5df20fc53a55acbe6bfcc74f/

 摘要：联邦学习是一种机器学习设定，许多客户端（例如移动设备或整个组织）在中央服务器 （例如服务提供商）的编排下协同训练一个模型，同时保持训练数据的分散。联邦学习体现 了集中数据收集和最小化的原则，可以减轻许多由传统的、集中的机器学习和数据科学方法造成的系统性隐私风险和成本。本文讨论了最近的联邦学习研究进展，并提出了广泛的开放式问题和挑战。

 论文标题：Federated Learning: Challenges, Methods, and Future Directions

作者：Tian Li, Anit Kumar Sahu, Ameet Talwalkar, Virginia Smith

发表期刊：IEEE Signal Processing Magazine, no. 3 ，pp: 50-60，2020

论文地址：https://www.aminer.cn/pub/5d5e6b9a3a55acfce79a16af/

 摘要：联邦学习涉及在远程设备或孤岛数据中心（如移动电话或医院）上训练统计模型，同时保持数据本地化。在异构和潜在的大规模网络中进行训练会带来新的挑战，需要从根本上背离大规模机器学习、分布式优化和隐私保护数据分析的标准方法。本文讨论了联邦学习的独特特征和挑战，提出了横向联邦学习、纵向联邦学习、联邦迁移学习的范式。提供了当前方法的广泛概述，并概述了与广泛的研究社区相关的几个未来工作方向。

论文标题： Towards Federated Learning at Scale: System Design

作者：Keith Bonawitz, Hubert Eichner, Wolfgang Grieskamp, Dzmitry Huba, Alex Ingerman, Vladimir Ivanov, Chloé Kiddon, Jakub Konecný, Stefano Mazzocchi, H. Brendan McMahan, Timon Van Overveldt, David Petrou, Daniel Ramage, Jason Roselander

发表期刊： Proceedings of Machine Learning and Systems Volume: 1, pp： 374-388，2019

论文地址：https://www.aminer.cn/pub/5cede10bda562983788eae06/ 

摘要： 联邦学习是一种分布式机器学习方法，可以在大量分散数据的语料库上进行模型训练。本文基于 TensorFlow 为移动设备领域的联邦学习构建了一个可扩展的生产系统，描述了由此产生的高级设计，勾勒出一些挑战及其解决方案，并涉及未解决的问题和未来的方向。

 论文标题：Practical Secure Aggregation for Privacy-Preserving Machine Learning

作者： Keith Bonawitz, Vladimir Ivanov, Ben Kreuter, Antonio Marcedone, H. Brendan McMahan, Sarvar Patel, Daniel Ramage, Aaron Segal, Karn Seth

发表期刊： Computer and Communications Security pp： 1175-1191，2017

论文地址： https://www.aminer.cn/pub/5a260c2817c44a4ba8a23355/

摘要：本研究提出了一种新颖、通信高效、故障稳健的协议，用于安全地聚合高维数据。该协议允许服务器以安全的方式计算来自移动设备的大量用户持有数据向量的总和，而无需了解每个用户的具体贡献。此协议还可用于聚合用户提供的深度神经网络模型更新，尤其在联邦学习等环境中。研究在面对诚实但好奇且主动的对手时证明了协议的安全性，并且表明即使在大型数据集和客户端池的情况下，其运行时和通信开销也非常低。对于16位输入值，本协议以明文形式传输数据，对于210个用户和220维向量，通信开销增加了1.73倍，对于214个用户和224维向量，增加了1.98倍。

论文标题： Federated Learning with Non-IID Data

作者： Yue Zhao, Meng Li, Liangzhen Lai, Naveen Suda, Damon Civin, Vikas Chandra

发表期刊： arXiv:1806.00582 [cs.LG], 2018

摘要：这项研究专注于解决联邦学习中的统计挑战，特别是在本地数据不满足独立同分布（Non-IID）的情况下。首先，我们展示了当使用高度偏斜的Non-IID数据来训练神经网络时，联邦学习的准确性显著下降，最高可达55%。这种准确性下降可以通过权重偏差来解释，而权重偏差则可以通过每个设备上类别分布和全局分布之间的地球移动距离（EMD）来量化。作为解决方案，我们提出了一种策略，通过在所有边缘设备之间共享少量全局数据来改善Non-IID数据的训练。实验结果表明，在只有CIFAR-10数据集中5%全局共享数据的情况下，准确性可以提高30%。

论文标题：Federated Optimization: Distributed Machine Learning for On-Device Intelligence

 作者：Jakub Konecný, H. Brendan McMahan, Daniel Ramage, Peter Richtárik

发表期刊： arXiv preprint arXiv:1610.02527 (2016).

论文地址：https://www.aminer.cn/pub/58437725ac44360f1082ff8b/ 

摘要：本文介绍了一种新的、相关性逐渐增强的分布式优化设置，其中优化的数据不均匀地分布在大量节点上。这个设置的目标是培养一个高质量的中央模型，被称为联邦优化。在这个背景下，通信效率变得至关重要，最小化通信轮次成为主要目标。我们考虑了一个激励示例，其中培训数据存储在用户的移动设备上，而不是集中在数据中心进行培训。在联合优化中，这些设备充当计算节点，对其本地数据执行计算，以更新全局模型。我们假设网络中有大量设备，与提供服务的用户数量相同，每个用户只拥有少量可用数据。特别是，每个设备本地可用的数据点数量要远远少于设备的数量。此外，由于不同的用户生成数据的模式不同，可以合理地假设没有任何设备具有总体分布的代表性样本。本文证明了现有的算法不适用于这种情况，并提出了一种新的算法，该算法解决了稀疏凸问题，并取得了令人鼓舞的实验结果。这项工作为未来研究方向提供了联邦优化领域的基础。

 论文标题：Federated Multi-Task Learning

作者： Virginia Smith, Chao-Kai Chiang, Maziar Sanjabi, Ameet Talwalkar

发表期刊： Advances in Neural Information Processing Systems 30 (NIPS), 2017

 论文地址：https://www.aminer.cn/pub/599c797f601a182cd264476f/

摘要： 联邦学习在通过分布式设备网络训练机器学习模型方面带来了新的统计和系统挑战。在这项实验中，本文展示了自然适合处理这种设置统计挑战的多任务学习，并提出了一种新颖的系统感知优化方法 MOCHA，它对实际系统问题具有鲁棒性。本文的方法和理论首次考虑了分布式多任务学习的高通信成本、滞后性和容错性问题。与联合设置中的替代方法相比，所得到的方法实现了显著加速，正如作者通过模拟真实世界联合数据集所证明的那样。

 2.3 联邦学习的特刊、书籍和综述

2.3.1 特刊

2.3.2 书籍
     

 2.3.3 综述

2.4 联邦学习代表性学者

 AMiner学术搜索服务平台联邦学习方向：https://www.aminer.cn/topic/600e890992c7f9be21d74695

 网址https://www.aminer.cn/获取联邦学习领域学者资料。

2.4.1 联邦学习算法与理论

Qiang Yang （杨强）

香港科技大学 教授； 微众银行 首席人工智能官

研究兴趣：人工智能、迁移学习、联邦学习、机器学习、数据挖掘

 Dawn song （宋晓东）

加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系 教授

研究兴趣：深度学习、区块链和去中心化系统、计算机安全、隐私和应用密码学，使用程序分析、算法设计和机器学习来确保安全和隐私。

Bingsheng He

新加坡国立大学 副教授

研究兴趣：并行和分布式系统、云计算、高性能计算、数据库系统、大数据系统、GPGPU 

Salman Avestimehr

 南加州大学 教授； FedML 首席执行官兼联合创始人

研究兴趣：信息论、机器学习、分布式计算、安全/隐私学习/计算、联邦学习

 Peter Richtarik

阿卜杜拉国王科技大学 教授

研究兴趣：优化、机器学习、联邦学习、深度学习

Wojciech Samek

德国柏林理工学院电子工程与计算机系 教授

研究兴趣：机器学习、可解释性深度学习、联邦学习 

 H. Brendan Mcmahan

谷歌公司 研究科学家

研究兴趣：机器学习、联邦学习、分布式优化、差异隐私、深度学习

Ameet Talwalkar

美国卡耐基梅隆大学 助理教授

研究兴趣：机器学习，重点关注与自动化、公平性、可解释和联邦学习相关主题

Yongxin Tong （童咏昕）

北京航空航天大学计算机科学与工程学院 教授

研究兴趣：联邦学习、数据联邦、时空大数据分析、众包数据库、隐私保护数据分析

Bo Li（李博）

美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 助理教授

研究兴趣：对抗性机器学习、安全、 隐私、大数据

 Reza Shokri

新加坡国立大学 教授

研究兴趣：计算机安全和隐私、机器学习

 2.4.2 联邦学习应用方面（边缘计算与区块链等）

Dusit Tao Niyato

新加坡南洋理工大学计算机科学与工程学院、物理与数学学院 教授

研究兴趣：可持续性、边缘智能、去中心化机器学习、激励机制设计

Song Guo

香港理工大学计算机系 教授

研究兴趣：边缘智能、联邦学习、AI赋能的物联网、边缘计算与区块链、分布式系统

Jun Zhang

香港科技大学 副教授

研究兴趣：移动边缘计算、边缘人工智能、无线通信、联邦学习

Zehui Xiong

新加坡科技设计大学 助理教授

研究兴趣：网络系统的优化和智能、区块链与数据管理的安全和隐私保护、边缘人工智能系统的联邦机器学习、智能物联网的群体智能和边缘学习、无线通信的资源管理、元宇宙

3. 联邦学习发展趋势

3.1 总体趋势

        根据AMiner数据库查找联帮学习相关论文，生成大数据智能的发展趋势河流图，得出目前联帮学习较热门主题包括Training（训练）、Privacy（隐私）、Servers （服务器端）、Internet of Things（物联网）、Blockchain（区块链）、Deep Learning（深度学习）、Security（安全）、Differential Privacy（差分隐私）、Edge Computing（边缘计算）、Homomorphic Encryption（同态加密）。

3.2 联邦学习与大模型技术的融合趋势