人工智能依赖数据，但隐私保护同样重要。集中式AI模型存在安全和隐私风险。联邦学习（FL）通过在本地设备上训练模型，保护用户数据隐私。FL已在医疗、金融和智能手机等领域应用，帮助开发者遵守数据法律，增强用户信任。

本研究提出了一种联邦黑寡妇优化（FedBWO）技术，以解决资源受限设备的传输能力不足问题。该方法仅传输性能得分，从而减少通信数据量，实验结果显示准确率提高了21%，通信成本显著降低。

本文提出了一种新异步联邦学习方法FRAIN，旨在解决数据异构性和更新陈旧性问题。FRAIN通过快速同步策略和球面线性插值有效整合客户更新，提升模型稳定性，尤其在恶劣环境下表现优于传统方法。

本研究提出一次性联邦学习概念，旨在解决传统联邦学习在资源受限和隐私敏感环境中的局限性，通过单轮模型聚合推动其实际应用的发展。

本研究提出了一种个性化联邦学习框架（pFedLIA），旨在解决客户数据分布异质性对全局模型性能的影响。通过“懒惰影响”方法进行分布式聚类，显著提升了模型性能。

本研究针对车联网中的层次联邦学习(HFL)面临的 adversarial 和不可靠车辆问题，提出了一种新颖的防御框架，结合动态车辆选择和强健的异常检测，以增强模型的完整性和收敛性。该框架通过综合评估车辆的历史准确性及更新过程中的异常记录，有效地识别和过滤恶意更新，从而显著缩短收敛时间，提升了系统的整体性能。

本研究提出了一种新方法HetPFL，旨在解决联邦学习中的性能与公平性权衡问题。通过自适应客户偏好采样和超网络融合，显著提升了Pareto前沿的质量，并证明了其线性收敛性。

本研究提出了FedHERO框架，以解决联邦图学习在异质图数据上的性能下降问题。通过双通道图神经网络和结构学习器，提升了模型性能，促进了异质图的整合与共享。

本研究解决了分布式光伏系统中隐私问题和统计异质性对光伏拆分的影响。提出了一种隐私保护的个性化联邦学习框架，通过局部和全局建模相结合的方法，克服了地理和行为变异带来的挑战。实验结果表明，所提出的方法在准确性和稳健性方面优于基准方法，具有显著的应用潜力。

本研究综述了联邦学习在分布式机器学习中的数据隐私与安全问题，分析其架构、生命周期及技术挑战，提出降低通信开销和增强隐私的新方法，展示其在医疗、金融和智能物联网等领域的应用潜力。