联邦学习通过允许在不集中化原始用户数据的情况下训练机器学习模型来增强隐私。训练过程不是将数据发送到中央服务器，而是在数据所在的设备或服务器上本地进行。例如，使用联邦学习的智能手机键盘应用可以通过直接在设备上处理用户打字模式来训练下一个词预测模型。只有模型更新（如梯度调整）被发送到中央服务器，服务器聚合这些更新以改进全局模型。这种去中心化方法最大程度地降低了暴露敏感数据的风险，因为原始信息永远不会离开用户的设备。
通过安全聚合和差分隐私等技术，隐私得到了进一步加强。安全聚合协议，例如 TensorFlow Federated 等框架中使用的协议，在聚合之前对来自各个设备的模型更新进行加密。这确保了单个设备的贡献无法被隔离或逆向工程。差分隐私在训练期间向更新中添加受控噪声，使得将模型更改追溯到特定用户在统计学上变得不可能。例如，医疗保健应用可以在医院之间训练诊断模型，而无需共享患者记录，通过注入噪声来防止与少量用户群体相关的罕见疾病信息泄露。这些保护层使得攻击者即使截获更新也难以提取私人信息。
实际应用突显了联邦学习的隐私优势。谷歌的 Gboard 使用联邦学习来改进打字建议，而无需收集用户的消息。同样，医学研究合作使用联邦框架在跨机构的分布式数据集上训练模型，以符合 GDPR 等法规。尽管通信开销或确保模型性能一致性等挑战依然存在，但核心的隐私优势是明确的：数据保持本地化，减少了数据泄露或滥用的风险。开发人员可以采用 PySyft 或 OpenFL 等库来集成联邦工作流程，同时维护数据所有权和法规合规性。这种方法在实用性和隐私之间取得了平衡，使其适用于敏感应用。