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摘要
近年来，随着数字经济的不断深入，在大数据的驱动下，人工智能、机器学习等取得了快速发展。数据的共享与流通成为了数字经济时代的必然要求，传统的数据服务模式也将发生改变。当前，数据科学的发展面临两大挑战，即数据的隐私保护与数据孤岛问题，联邦学习的出现恰好克服了以上两大挑战。联邦学习模型基于隐私保护实现数据共享的特性，引起了各个领域的关注并被认为具有重要的研究潜力。联邦学习算法和框架优化的相关研究在此后开展了最早的探索。文章通过文献综述的形式浅析联邦学习与区块链的结合、在医疗系统中的应用，梳理、总结了联邦学习的概念、分类、隐私保护技术、面临的挑战及其在小微企业中的应用情况。
