“联邦学习旨在增强数据隐私，使其特别符合《通用数据保护条例》（GDPR）等法规。在传统的机器学习中，数据集中在一个地方进行训练。相比之下，联邦学习允许模型在多个设备或节点上进行训练，而无需共享原始数据。这意味着敏感用户信息保留在本地设备上，显著降低了数据泄露和未授权访问的风险。通过将个人数据留在设备上，联邦学习帮助组织避免潜在的GDPR违反，涉及数据传输和个人信息处理。
此外，联邦学习使得用户数据可以被分化为聚合的见解，而不是个别用户的详细信息。在训练过程中，仅有模型更新被共享至中央服务器，这些更新通常较原始数据敏感性低。随后，这些更新会被聚合以改善全局模型。这种方法不仅最小化了被处理的个人数据量，还遵循了GDPR关于数据最小化和目的限制的原则。例如，一款健康应用可以提升其预测算法，而无需将用户的医疗记录移出设备，从而确保数据保持私密，同时仍从集体学习中受益。
最后，遵守GDPR还涉及维护个人对其数据的权利。联邦学习通过允许用户对其信息保持控制来支持这一点。用户可以随时选择加入或退出训练过程，从而确保他们对数据使用有发言权。此外，组织可以实施强大的日志记录，以追踪更新如何影响模型训练，为数据处理及其相关问题提供透明的文档。因此，采用联邦学习可以帮助开发者构建符合数据隐私法规的系统，同时仍允许有效的数据利用。”