本文综述差分隐私在分布式学习中的应用，重点分析隐私保护与效用、公平性及拜占庭鲁棒性之间的权衡。研究提出加噪聚合、随机差分隐私和隐私联邦学习等机制，在保护个体隐私的同时实现特征估计或模型优化，并揭示隐私强度与团队表现、估计精度之间的平衡关系。