在《个保法》、《电商法》等相关条例在数据安全方面法规的不断完善下，传统的撞库方案已经不能够很好得服务系统间数据联合计算。联邦学习和隐私计算技术的出现，为此类需求提供了新的方案。
联邦学习是针对分布式系统的一种机器学习技术，它可以处理数据分布在多台设备上的机器学习任务。它的优势在于，它可以从无限的设备中获得有效的学习，可以构建更高级、更大的模型。 相比于传统的中心化学习模式，联邦学习模式更具有可扩展性，模型更具一致性，不受设备规模和能力的限制，有助于加速模型训练和开发，提高学习效率。
联邦学习是一种基于协作的计算技术，它利用多台设备相互交换数据和模型参数以获得有用的计算结果。为了保证计算结果的隐私性，联邦学习需要采用各种隐私计算技术，包括加密技术、多层网络、数据限制、屏蔽等机制，确保参与联邦学习的参与方能够做出有用的计算，同时又能保证用户数据的尽量绝对不被泄露。
隐私保护是联邦学习必不可少的组成部分，特别是里面涉及个人数据和信息，为了保护用户的隐私不被泄漏，需要采用各种机制来使学习过程实现隐蔽交互。一种常用的机制是将加密与联邦学习相结合，也就是基于加密计算的联邦学习，其特点在于加密计算使得参与联邦学习的参与方既可以做出有效的计算，又可以保证隐私安全。此外，多层网络可以用来为参与联邦学习的设备建立公共协议，以便从表层防止对数据的泄漏；数据分片技术可以将用户的私有数据分片后在不同的设备内运行，从而实现跨设备的信息隐蔽传输；数据洋葱可以将私有数据进行隔离并进行重构，以保护用户的隐私不被泄露；权限屏蔽可以保护用户及其隐私不被参与模型训练的然而扰乱。
联邦学习与隐私计算是当前重要的机器学习技术，它不仅能提高机器学习的效率，同时还能够实现用户隐私的有效保护。现在，我们越来越了解联邦学习与隐私计算的概念，研究者们也正在努力开发出更安全可靠、更有效高效的联邦学习技术，以实现对用户隐私的更有效保护。