联邦学习的隐私保护（Privacy-Preserving Federated Learning）是确保数据在分布式学习过程中安全的关键技术。随着数据隐私法规的日益严格和用户对个人信息保护意识的增强，如何在不泄露个人数据的前提下实现数据的高效利用，成为了一个亟待解决的问题。联邦学习作为一种新兴的机器学习范式，允许多个参与者协作训练共享模型，同时保持数据的本地化，为隐私保护提供了新的思路。本文将探讨联邦学习中隐私保护的机制、面临的挑战以及未来的发展方向。