# 迈向基于联邦数据的可证明隐私学习

- 原标题：Toward provably private learning from federated data
- 类型：博客
- 来源：Google Research
- 发布时间：2026-10-02
- 首次精选：2026-10-26 16:30
- 分级：值得看
- 原文链接：[https://research.google/blog/toward-provably-private-learning-from-federated-data](<https://research.google/blog/toward-provably-private-learning-from-federated-data>)
- 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_41b71e6cdffd](<https://oplearnx.com/resources/pk_41b71e6cdffd>)

## 摘要

Google Research 于 2026 年 10 月 2 日发布的博客文章，宣布一套新的联邦学习系统，声称可提供外部可验证的隐私保证，同时将计算转移到服务器以提升训练速度、准确率和设备覆盖范围。文中回顾 2017 年引入的联邦学习及其在 Gboard、Google Messages、Android 等产品中的应用，并列出数据最小化、匿名化、透明与控制、可验证与可审计四项隐私原则，以及差分隐私相关算法。提供论文链接。

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来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）