综述：公平联邦学习在公平性与隐私保护中的概述

这篇综述系统阐述了公平联邦学习(FFL)在解决数据隐私保护与模型公平性方面的最新进展，通过五维分类法（数据分区、隐私机制、机器学习模型、通信架构和异质性解决方案）构建技术框架，特别强调差分隐私(DP)与安全多方计算(SMPC)在医疗、金融等领域的平衡应用。

　　

公平联邦学习的范式演进

传统联邦学习(FL)虽实现了分布式数据协作训练，但面临公平性缺失导致的模型偏差问题。公平联邦学习(FFL)通过引入动态加权机制和贡献评估指标（如连接频率、计算资源、数据质量），构建了兼顾隐私与公平的技术体系。以Android手机模型更新为例，水平联邦学习(FHFL)通过FFL-OppoGAN生成合成数据，将群体公平性差距(ΔEqualit)控制在0.10以内。

五维技术框架创新

数据分区策略中，垂直联邦学习(FVFL)采用FairVFL算法，通过特征空间对齐使医疗多中心研究的AUC提升12%。隐私机制方面，混合方法如RVE-PFL结合同态加密(HE)与DP，在肺癌影像分析中实现98.91%准确率的同时将隐私预算ε降至1.1。值得注意的是，硬件级保护如FedISM通过Altera 10 GX FPGA加速，使通信成本降低67%。

医疗健康领域的突破性应用

在EEG信号分类中，分层异构框架(HHHFL)解决了标注数据稀缺问题，使癫痫检测F1-score提升至0.93。多模态系统FedUFO整合医学影像与文本数据，在非独立同分布(non-IID)场景下仍保持92.57%的MNIST识别准确率。个性化医疗方面，FedLMD通过标签掩码蒸馏技术，显著缓解了医疗数据的长尾分布问题。

工业与移动场景实践

工业物联网(IIoT)中，FedRAV框架通过两阶段区域模型，使自动驾驶系统的异常检测延迟降低40%。移动端应用如Gboard采用联邦迁移学习(FFTL)，在保持DP(ε=0.8)前提下将输入预测准确率提升至83.38%。边缘计算场景下，FedBuff的异步聚合机制使资源受限设备的参与度提高3倍。

未来挑战与方向

系统异质性仍是核心难题，FedRolex通过部分模型训练使内存占用减少58%。大语言模型(LLM)联邦化中，FlexLoRA框架通过低秩适配解决"木桶效应"，在175B参数模型上实现通信效率提升120%。值得关注的是，多模态公平性指标尚缺统一标准，FedMM-X提出的跨模态一致性验证为后续研究提供了新思路。

公平性-隐私的动态平衡

实验数据显示，增强隐私保护往往以牺牲效用为代价：当DP的ε从1.0降至0.5时，CIFAR-10分类准确率下降9.7%。而采用SMPC的安全聚合虽能抵御99%的白盒攻击，但会使训练时间延长6倍。这种权衡关系突显了开发自适应公平算法的重要性，如mFairFL通过双重乘子优化，在医疗诊断中同时实现组间公平(G=0.07)和个体公平(E=0.09)。