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联邦学习是一种带有隐私保护、安全加密技术的分布式机器学习框架，旨在让分散的各参与方在满足不向其他参与者披露隐私数据的前提下，协作进行机器学习的模型训练。
经典联邦学习框架的训练过程可以简单概括为以下步骤：
1）协调方建立基本模型，并将模型的基本结构与参数告知各参与方；
2）各参与方利用本地数据进行模型训练，并将结果返回给协调方；
3）协调方汇总各参与方的模型，构建更精准的全局模型，以整体提升模型性能和效果。
联邦学习框架包含多方面的技术，比如传统机器学习的模型训练技术、协调方参数整合的算法技术、协调方与参与方高效传输的通信技术、隐私保护的加密技术等。此外，在联邦学习框架中还存在激励机制，数据持有方均可参与，收益具有普遍性。
Google首先将联邦学习运用在Gboard（Google键盘）上，联合用户终端设备，利用用户的本地数据训练本地模型，再将训练过程中的模型参数聚合与分发，最终实现精准预测下一词的目标。除了分散的本地用户，联邦学习的参与者还可以是多家面临数据孤岛困境的企业，它们拥有独立的数据库但不能相互分享。联邦学习通过在训练过程中设计加密式参数传递代替原有的远程数据传输，保证了各方数据的安全与隐私，同时满足了已出台的法律法规对数据安全的要求。