数字经济时代，人们越来越重视个人隐私权、政策法规愈发严格、数据协作和隐私保护矛盾日益凸出，隐私计算已然成为全球新兴的一大产业，越来越多的隐私计算平台加入开源的行列。随着《数据安全法》、《关键信息基础设施安全保护条例》、《个人信息保护法》等政策的陆续发布实施，安全行业界对信息安全与隐私数据的重视程度不断升级。

联邦学习（Federated Learning）作为一种隐私保护的重要解决方案之一，自 2016 年首次由 Google 提出、2018 年由微众银行引入国内并率先在 B 端进行创新应用以来，逐渐成为一种解决合作中数据隐私与数据共享矛盾的新路径，被大量应用于金融、安防、医疗、在线推荐系统等领域。近年来联邦学习技术得到了飞速的发展，其研究和应用的发展动向和趋势备受关注。

那么，当前联邦学习的技术发展现状如何？

《2022 联邦学习全球研究与应用趋势报告》主要从技术论文发表情况、专利申请、学者地图与画像、主流框架、行业应用，以及发展趋势等几大方面做了系统的阐述，较为全面深入地介绍了联邦学习自 2016 年诞生以来到 2021 年的技术研究和应用进展，并展望该技术的未来发展方向与前景。该报告重点突出了对科研实践具有较大影响力的高被引论文及其作者画像的分析，以及知名国际顶会专题研讨会的杰出论文特征，以展示联邦学习领域具有较高技术质量、创新力的科研成果、较高影响力的学者人才。

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报告获取：公众号《侠说》，www.guotaixia.com