5.1.2 联邦学习 (Federated Learning) 在隐私保护下的协同训练

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5.1.2 联邦学习 (Federated Learning) 在隐私保护下的协同训练 5.1.2 联邦学习 (Federated Learning) 在隐私保护下的协同训练想象一下，在浩瀚的太空与地面之间，卫星网络如神经元般互联，实时传输海量数据以支撑智能决策。可问题来了：这些数据分散在卫星终端、地面站和用户设备上，谁敢轻易共享？隐私泄露的风险如影随形，尤其在SAGIN（Space-Air-Ground Integrated Network，空天地一体化网络）中，军民融合场景下数据敏感性直线上升。这时，联邦学习（Federated Learning，FL）登场。它不是简单地把数据拉到中央服务器，而是让模型在本地“潜心修炼”，只交换参数更新，从而守护隐私的同时实现协同智慧。