联邦学习可以降低数据泄露的风险，但不能完全防止。 在联邦学习中，数据保留在本地设备或服务器上，只有模型更新（如梯度或参数）与中央服务器共享。 这种方法最大限度地减少了训练期间原始数据的暴露，从而降低了直接泄露敏感数据集的可能性。 例如，医院网络训练诊断模型可以将患者记录分散化，只共享聚合的见解，而不是个人记录。 然而，联邦学习并不能完全消除风险——针对模型更新或元数据的攻击仍然可能间接暴露信息。
联邦学习的主要安全优势在于数据的本地性。 由于原始数据永远不会离开其来源，攻击者无法通过破坏中央存储库来窃取大量敏感信息。 例如，使用联邦学习的智能手机键盘应用程序会在用户设备上本地训练其下一个单词预测模型。 它不会将按键发送到服务器，而是发送加密的模型更新。 这种设计使攻击者更难直接访问个人消息或密码。 此外，诸如安全聚合（以隐藏个人贡献的方式组合更新）之类的技术进一步降低了从模型更新中推断私人数据的风险。 这些层有助于减轻常见的泄露途径，例如数据库黑客攻击或内部威胁。
但是，联邦学习有局限性。 如果没有得到适当的保护，模型更新可能会无意中泄露信息。 例如，对抗性参与者可能会使用反演攻击来从梯度重建训练数据，或利用元数据（如更新时间）来推断用户行为。 为了解决这个问题，开发人员必须将联邦学习与加密、差分隐私（向更新添加噪声）或访问控制相结合。 例如，使用联邦学习检测欺诈的金融机构可能会向梯度添加噪声，以防止反向工程交易细节。 虽然联邦学习降低了泄露风险，但其有效性取决于实施。 它是更广泛的安全策略的一部分，而不是独立的解决方案。 开发人员在部署时应评估隐私、模型性能和计算开销之间的权衡。