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去中心化联邦学习: 挑战、方法与展望
来源日期 2026-09-09
来源记录日期 2026-09-09
雷达观测 2026-11-05 00:17
摘要
联邦学习(federated learning, FL)作为一种保护隐私的分布式机器学习范式, 能够在无需集中本地数据的前提下, 利用边缘节点资源协同训练机器学习模型, 近年来受到学术界与工业界的广泛关注. 然而, 基于中央参数服务器 (parameter server)的传统中心化联邦学习 (centralized federated learning, CFL)存在单点故障风险和通信瓶颈等固有局限, 制约了其在大规模分布式环境中的鲁棒性和可扩展性. 去中心化联邦学习(decentralized federated learning, DFL)采用P2P (peer-to-peer)通信架构实现模型同步和协同训练, 显著提升系统的容错能力和扩展性, 成为分布式机器学习领域的前沿研究方向. DFL在隐私保护与学习效率方面具有一定优势, 但仍面临4大核心挑战: (1)分散节点在动态网络环境下难以实现高效协同; (2)异构数据特性加剧了模型融合的困难; (3)计算、存储及通信资源的异构性与动态性难以优化协调; (4)高度开放的去中心化架构对隐私安全保障提出更严峻挑战. 针对上述挑战, 从系统架构设计、异构数据融合、资源优化机制和隐私安全增强这4个层面总结并分析近年来的研究进展, 比较不同技术的优势和劣势, 总结当前阶段DFL的主要研究趋势, 并对未来发展方向进行展望.
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软件学报 ↗2026 · 正式发表 · DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007666
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记录 #1 · 2026-09-09 · 最新观测版本
去中心化联邦学习: 挑战、方法与展望
联邦学习(federated learning, FL)作为一种保护隐私的分布式机器学习范式, 能够在无需集中本地数据的前提下, 利用边缘节点资源协同训练机器学习模型, 近年来受到学术界与工业界的广泛关注. 然而, 基于中央参数服务器 (parameter server)的传统中心化联邦学习 (centralized federated learning, CFL)存在单点故障风险和通信瓶颈等固有局限, 制约了其在大规模分布式环境中的鲁棒性和可扩展性. 去中心化联邦学习(decentralized federated learning, DFL)采用P2P (peer-to-peer)通信架构实现模型同步和协同训练, 显著提升系统的容错能力和扩展性, 成为分布式机器学习领域的前沿研究方向. DFL在隐私保护与学习效率方面具有一定优势, 但仍面临4大核心挑战: (1)分散节点在动态网络环境下难以实现高效协同; (2)异构数据特性加剧了模型融合的困难; (3)计算、存储及通信资源的异构性与动态性难以优化协调; (4)高度开放的去中心化架构对隐私安全保障提出更严峻挑战. 针对上述挑战, 从系统架构设计、异构数据融合、资源优化机制和隐私安全增强这4个层面总结并分析近年来的研究进展, 比较不同技术的优势和劣势, 总结当前阶段DFL的主要研究趋势, 并对未来发展方向进行展望.
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