联邦学习 (FL) 的部署受制于侧重数据隐私、安全和符合监管框架的政策。 联邦学习能够在不共享原始数据的情况下，跨分散的设备训练机器学习模型，但其实现必须解决数据泄漏、模型漏洞和法律要求等风险。 主要政策包括遵守隐私法（例如，GDPR、CCPA）、安全通信协议以及模型公平性和透明度的治理规则。 这些政策确保联邦学习系统在维护模型完整性和监管一致性的同时保护用户数据。
首先，数据隐私策略是联邦学习部署的核心。 欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR) 和加利福尼亚州的《消费者隐私法案》(CCPA) 等法规规定，个人数据在处理过程中不得暴露。 在联邦学习中，这意味着确保从设备发送到中央服务器的模型更新（例如，梯度）不会泄露可识别的信息。 差分隐私（向更新添加受控噪声）或安全多方计算 (SMPC) 等技术通常是策略所要求的，以防止数据重建。 例如，Apple 在通过联邦学习训练的键盘建议模型中使用差分隐私来匿名化用户贡献。 政策还可能要求数据最小化，确保设备仅处理必要的数据并在训练后丢弃中间结果。
其次，安全和治理策略解决模型中毒或未经授权的访问等风险。 联邦学习系统必须强制执行安全通信（例如，TLS 加密）和设备身份验证，以防止恶意行为者加入网络。 例如，医疗保健联邦学习系统可能要求设备通过数字证书进行身份验证才能参与，从而确保只有受信任的来源才能贡献更新。 治理策略还规定进行公平性审计，以检测全球聚合模型中的偏差。 一家使用联邦学习进行信用评分的银行可能会定期测试该模型在不同人口群体中的差异，即使原始数据保持分散状态。 此外，政策通常要求记录模型更新并启用可重现性，以跟踪错误或攻击。
最后，合规性和互操作性政策确保联邦学习符合行业特定法规和技术标准。 在医疗保健领域，联邦学习的部署必须符合 HIPAA 的数据保护规则，要求对模型更新进行加密存储和严格的访问控制。 在金融领域，《公平信用报告法》等法规可能需要可解释性工具来审核联邦学习模型的决策。 互操作性标准（例如 OpenFL 框架定义的标准）可帮助组织跨不同的系统集成联邦学习，同时保持一致性。 例如，一个跨机构的研究项目可能会使用 OpenFL 的协议来确保医院可以协作开发医学影像模型，而不会损害专有系统。 这些政策在联邦学习部署中实现了创新与问责制之间的平衡。