主要观点：在人工智能时代，隐私保护技术可保障数据安全，联邦学习（FL）使数据本地化，差分隐私（DP）增强个体隐私，二者结合能提供强隐私保护且不牺牲模型性能。
关键信息：

• 传统集中式数据收集有风险，FL 通过分布式训练过程避免数据集中，DP 量化并限制模型输出的隐私损失。
• FL 的技术流程包括初始模型广播、本地训练、更新聚合和迭代，存在统计异质性、通信开销、隐私安全等挑战。
• DP 以数学框架提供隐私保证，通过随机响应、拉普拉斯和高斯机制等实现，存在隐私与效用的权衡，可与 FL 结合。
• 有 TensorFlow Federated、PySyft、Opacus 等框架和库用于实践，给出了简单的 FL 和 DP 代码示例。
• 新兴趋势包括安全聚合、个性化 FL 与 DP 结合、自适应隐私预算等。
  重要细节：
• FL 中不同设备数据分布不同会导致模型更新冲突，需特殊聚合方法；通信开销可通过压缩等技术降低。
• DP 中噪声大小根据隐私预算调整，在模型训练中可通过裁剪梯度加噪声实现。
• 实践中需注意隐私预算的跟踪，如 Moments Accountant 技术。
• 新兴趋势中安全聚合可防止服务器了解个体更新，个性化 FL 旨在保护个性化步骤的隐私，自适应隐私预算可优化隐私与效用的平衡。