网络首发｜刘泽刚：人工智能时代联邦学习隐私保护的局限及克服

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编者按 为切实落实中共中央宣传部 教育部 科技部印发的《关于推动学术期刊繁荣发展的意见》，顺应互联网时代数字化发展趋势，加强优质内容出版传播能力建设，提升学术引领能力，《中外法学》积极探索网络优先出版、数据出版等新型出版模式，于“中国知网”陆续推出2025年第1期网络首发文章，并于微信公众号同步推出，敬请关注! 人工智能时代联邦学习隐私保护的局限及克服 刘泽刚 西南政法大学行政法学院副教授 摘    要 人工智能立法通常会对特定技术有所偏重。联邦学习属于主流的机器学习技术，最大的优势就在于其架构设计充分考虑了隐私需求。联邦学习在金融、数据公开等领域的应用已经比较广泛，并对自然人权益产生了重大影响。目前以隐私保护为目标的联邦学习不断暴露各种隐私揭示了个人数据隐私保护路径的法律缺陷： ………………………………