在联邦学习中，数据加密是确保隐私和安全性的关键组成部分，同时也是在训练机器学习模型时的重要保障。与传统的机器学习将数据集中在服务器上不同，联邦学习将模型训练过程分散到众多边缘设备上，如智能手机或物联网设备。每个设备处理本地数据并计算模型的更新。这些更新而不是原始数据本身被发送回一个中心服务器。为了保护敏感信息，这些更新通常使用差分隐私、同态加密或安全多方计算等方法进行加密。
联邦学习中一种常见的技术是差分隐私。这涉及到在从本地数据生成的模型更新中添加噪声，使得追溯到任何单个数据点变得困难。例如，如果某个移动设备对用户行为数据计算了一个更新，可以在将此更新发送到中央服务器之前添加噪声。这确保即使攻击者拦截了这些更新，关于任何个别用户的实际信息也被模糊化，从而在仍然有效训练模型的同时保护隐私。
另一种方法是同态加密，这允许在加密数据上进行计算而不需要先解密。在联邦学习中，设备可以加密其生成的模型更新并将其发送到服务器。服务器随后可以在不访问原始数据的情况下聚合这些更新，使用加密信息。这允许在保持数据机密性的同时进行安全的模型训练。因此，联邦学习环境可以显著降低与数据共享相关的风险，使其成为隐私问题至关重要的行业，如医疗或金融等行业的一个有吸引力的选项。