联邦学习 (FL) 从设计上就符合 GDPR 等数据隐私法规，这主要是因为它避免了集中存储原始用户数据。在 FL 中，机器学习模型在用户设备（例如，智能手机或边缘服务器）上进行本地训练，并且只有模型更新（而非原始数据）被发送到中央服务器进行聚合。 这种方法从本质上降低了暴露个人数据的风险，这是 GDPR 的核心要求。例如，使用 FL 的键盘应用程序可以通过训练本地键入数据来改进自动更正建议，而无需将敏感文本传输到中央数据库。 通过将数据保留在设备上，FL 最大程度地减少了数据处理的范围，这直接支持了 GDPR 的数据最小化（第 5(1)(b) 条）和存储限制（第 5(1)(e) 条）等原则。
GDPR 强调用户对数据的控制，包括访问、更正或删除个人信息的权利（第 15-17 条）。 FL 简化了对这些权利的遵守，因为数据保留在用户的设备上。 例如，如果用户根据第 17 条要求删除其数据，则可以从他们的设备上直接擦除本地数据集，从而确保中央模型在未来的更新中不再反映他们的信息。 但是，当过去的模型更新可能仍包含用户数据的痕迹时，就会出现挑战。 为了解决这个问题，一些 FL 系统使用联邦遗忘等技术，从追溯地从聚合模型中删除用户的影响。 此外，FL 框架可以记录用户参与情况以简化合规性审计，从而确保问责制（第 5(2) 条）。
FL 中的技术保障进一步加强了 GDPR 合规性。 例如，安全聚合协议在传输过程中加密模型更新，从而防止服务器将更新链接到单个用户。 还可以通过向更新添加统计噪声来应用差分隐私，从而更难从模型中推断出原始数据。 在数据敏感性高的医疗保健应用中，FL 可能会结合同态加密来计算聚合的模型更改，而无需解密各个贡献。 这些措施符合 GDPR 对“通过设计进行数据保护”（第 25 条）的要求。 但是，开发人员仍然必须确保适当的用户同意机制（例如，解释如何使用本地数据进行训练）并验证 FL 工作流程中使用的第三方库或硬件不会无意中泄露数据。 定期审计和透明度报告可以帮助维护信任和合规性。