Execution Context
联邦学习 (Federated Learning) 允许组织在去中心化的数据源上训练机器学习模型，而无需将原始数据汇集到中央存储库。 这种方法通过将敏感信息保留在客户端环境中，从而最大限度地降低数据泄露风险。 系统仅聚合模型更新，从而符合法规要求，并减少企业架构中的潜在安全漏洞。
该框架初始化边缘设备与中央服务器之间的安全通信通道，用于传输加密的梯度更新数据。
本地训练在私有数据集上进行，采用联邦聚合算法，以防止模型逆向工程和推理攻击。
全球模型参数通过分布式共识迭代优化，且在整个过程中不会访问底层原始数据集。
Operating Checklist
初始化具有双向身份验证令牌的客户端-服务器安全通道。
配置本地训练流程，以应用差分隐私的噪声参数。
使用联邦平均算法执行分布式聚合计算。
验证全局模型在满足隐私预算约束下的收敛性。
Integration Surfaces
安全边缘部署
代理节点会部署经过本地训练的模型，并在模型中加入差分隐私噪声，以保护个体数据的隐私。
聚合协议
中央服务器采用同态加密标准，对加密梯度进行加权平均计算。
审计日志
不可变日志记录了更新频率和模型收敛指标，同时避免暴露输入数据的分布情况。
