该文综述联邦学习中的概念漂移与公平性问题，涵盖漂移检测、理解与适应框架，以及FairFed、mFairFL等公平算法，通过重加权和优化方法在保护隐私的同时提升群体公平性，实验证明优于基线。

该文综述机器学习模型部署后的监控研究，涵盖检测性能退化与数据/概念漂移、减少误报与处理多重测试、结合统计过程控制与因果推断、利用无监督流算法自动生成解释，以及评估漂移适应策略对AutoML的影响，以保障动态环境中的模型可靠性。