联邦学习场景应用研究报告（2022年）2022版

【引言】：
本报告总结了中国信通院对于联邦学习技术、数据应用推广的经验，并深入探讨联邦学习在政务、医疗、金融、广告、物流的应用价值，以期为数据应用价值的释放带来解读和参考。

【背景】：
随着大数据时代的到来，数据隐私安全和孤岛问题日益突出。为了解决这些问题，联邦学习技术应运而生。联邦学习通过分布式协同学习的方式，将数据保留在本地，仅共享模型参数，从而保护数据隐私并实现跨机构的数据合作。

【主要内容】：
1. 联邦学习简介：介绍了数据隐私安全及孤岛问题、联邦学习的定义、主要作用和技术优势。
2. 联邦学习发展历程：从传统隐私保护到联邦学习再到安全联邦学习的演进过程。
3. 联邦学习进阶：详细介绍了联邦学习的主要技术原理、分类、模型、能力以及流程。
4. 安全联邦学习：探讨了可信计算环境、多方安全计算、同态加密、差分隐私等关键技术在安全联邦学习中的应用。
5. 应用场景：分析了联邦学习在政务开放、医疗应用、金融应用、数字广告和物流行业的具体应用场景。
6. 展望：提出了政策引导、持续释放行业红利，凝聚共识、加速应用场景探索，标准建设、加强平台互联互通等未来发展建议。

【典型方案】：
1. 政务开放：通过联邦学习技术，实现政务数据的共享与合作，提高政务服务效率和质量。
2. 医疗应用：利用联邦学习技术，实现医疗机构之间的数据共享，提升疾病预测和诊断准确性。
3. 金融应用：通过联邦学习技术，实现金融机构之间的数据合作，提高风险控制和反欺诈能力。
4. 数字广告：利用联邦学习技术，实现广告主和媒体之间的数据共享，提升广告投放效果和用户体验。
5. 物流行业：通过联邦学习技术，实现物流公司之间的数据合作，提高运输效率和服务质量。

【结论】：
联邦学习技术在政务、医疗、金融、广告和物流等领域具有广泛的应用价值。通过政策引导、应用场景探索和标准建设，可以进一步推动联邦学习技术的发展和应用。

【中文关键词】：
联邦学习，数据隐私安全，孤岛问题，政务开放，医疗应用，金融应用，数字广告，物流行业，可信计算环境，多方安全计算，同态加密，差分隐私，政策引导，应用场景探索，标准建设

【英文关键词】：
Federated Learning, Data Privacy Security, Data Silo, Government Openness, Medical Applications, Financial Applications, Digital Advertising, Logistics Industry, Trusted Computing Environment, Multi-Party Computation, Homomorphic Encryption, Differential Privacy, Policy Guidance, Application Scenario Exploration, Standard Construction