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区块链联邦学习是什么?
同盾的知识联邦是一个统一的安全多方应用框架，它支持安全多方查询、安全多方计算、安全多方学习、安全多方推理等多种联邦应用。知识联邦在借鉴一些相关技术的同时，也具备一定的独创性，尤其是在认知层和知识层联邦都是自主创新的。知识联邦与其它技术领域，如联邦学习、区块链、隐私计算、安全多方计算等，都有着紧密的关系。
联邦学习技术是指在不交换数据样本的情况下，在多个分散的边缘设备或服务器上训练算法。概念：联邦学习是一种机器学习技术，可以在不交换数据样本的情况下，在多个分散的边缘设备或服务器上训练算法。
联邦学习系统面临挑战包括中间结果暴露、恶意攻击和隐私泄漏风险。区块链技术被引入以促进安全的联邦学习环境，如BlockFL架构通过区块链交换和验证学习模型的本地更新，解决网络扩展性和健壮性问题。联邦学习可根据数据分布特征分类为水平、垂直和迁移学习。
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