联邦学习是一种分布式机器学习方法，允许多个参与方在不交换原始数据的情况下，通过协作训练模型以保护隐私。具体而言，联邦学习涉及多个客户端在本地数据上训练模型，并将模型更新共享给服务器进行聚合，而不交换数据样本。本规范中特指垂直联邦学习（VFL），即多个ML训练功能协作训练ML模型，包括多个FL客户端和FL服务器，服务器迭代地聚合来自客户端的模型结果，而数据方定义的私有数据不出可信域。
| 标准号 & 类别 | 标准名称 | 发布 |
|---|---|---|
| ETSI TR 104 031 V1.1.1 (2024-02)-2024 指南标准 |
Securing Artificial Intelligence (SAI); Collaborative Artificial Intelligence
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2024-02-01 欧洲电信标准协会 |
| ETSI TR 104 031-2024 指南标准 |
Securing Artificial Intelligence (SAI); Collaborative Artificial Intelligence
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2024-02-01 欧洲电信标准协会 |
| ETSI TS 123 288 V19.5.0 (2026-01)-2026 规范 |
5G 用于支持网络数据分析服务的5G系统（5GS）架构增强（3GPP TS 23.288 版本19.5.0 发布版本19） 5G; Architecture enhancements for 5G System (5GS) to support network data analytics services (3GPP TS 23.288 version 19.5.0 Release 19)
网络数据分析功能 |
2026-01-01 欧洲电信标准协会 |
| ETSI TS 123 482 V19.5.0 (2026-04)-2026 规范 |
5G; AIML使能服务的功能架构与信息流（3GPP TS 23.482版本19.5.0 Release 19） 5G; Functional architecture and information flows for AIML Enablement Service (3GPP TS 23.482 version 19.5.0 Release 19)
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2026-04-01 欧洲电信标准协会 |
| ETSI TS 128 105 V19.5.0 (2026-04)-2026 规范 |
5G 管理与编排 人工智能/机器学习（AI/ML）管理（3GPP TS 28.105 版 19.5.0 第 19 版） 5G; Management and orchestration; Artificial Intelligence/ Machine Learning (AI/ML) management (3GPP TS 28.105 version 19.5.0 Release 19)
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2026-04-01 欧洲电信标准协会 |
| ETSI TS 129 482 V19.0.1 (2026-02)-2026 规范 |
5G 垂直行业服务使能架构层 (SEAL) 人工智能机器学习使能 (AIMLE) 服务 第三阶段 (3GPP TS 29.482 版本 19.0.1 Release 19) 5G; Service Enabler Architecture Layer for Verticals (SEAL); Artificial Intelligence Machine Learning Enablement (AIMLE) Services; Stage 3 (3GPP TS 29.482 version 19.0.1 Release 19)
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2026-02-01 欧洲电信标准协会 |
| ETSI TS 129 520 V19.6.1 (2026-03)-2026 规范 |
5G; 5G系统 网络数据分析服务 第3阶段 (3GPP TS 29.520 版本 19.6.1 Release 19) 5G; 5G System; Network Data Analytics Services; Stage 3 (3GPP TS 29.520 version 19.6.1 Release 19)
网络功能服务消费者 网络数据分析功能 |
2026-03-01 欧洲电信标准协会 |
| ETSI TS 129 530 V19.1.0 (2026-03)-2026 规范 |
5G 5G系统 应用功能人工智能/机器学习（AI/ML）服务 第三阶段（3GPP TS 29.530版本19.1.0 发布版19） 5G; 5G System; Application Function Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML) Services; Stage 3 (3GPP TS 29.530 version 19.1.0 Release 19)
网络数据分析功能 |
2026-03-01 欧洲电信标准协会 |
| ETSI TS 129 552 V19.4.0 (2026-02)-2026 试验 |
5G 5G系统 网络数据分析信令流程 第3阶段（3GPP TS 29.552 版本19.4.0 发布版本19） 5G; 5G System; Network Data Analytics signalling flows; Stage 3 (3GPP TS 29.552 version 19.4.0 Release 19)
数据收集协调功能 网络数据分析功能 |
2026-02-01 欧洲电信标准协会 |
| ETSI TS 129 552 V19.5.0 (2026-02)-2026 试验 |
5G 5G系统 网络数据分析信令流 第三阶段（3GPP TS 29.552 版本 19.5.0 Release 19） 5G; 5G System; Network Data Analytics signalling flows; Stage 3 (3GPP TS 29.552 version 19.5.0 Release 19)
数据收集协调功能 网络数据分析功能 |
2026-02-01 欧洲电信标准协会 |
| GB/T 46284-2025 规范标准 |
Artificial Intelligence Federal Learning Technical Specifications
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2025-10-05 国家市场监督管理总局 |
| IEEE Std 3117-2024 规范标准 |
IEEE Standard for Interworking Framework for Privacy-Preserving Computation
|
2025-03-07 美国电气电子工程师学会 |
| YD/T 3758.5-2024 规范 |
Telecommunications data service platform Part 5: Requirements for multi-party trusted data circulation services
|
2024-07-05 行业标准-邮电通信 |
| YD/T 4691-2024 规范 |
Privacy Computing Federated Learning Product Security Requirements and Testing Methods
参与方 |
2023-03-29 行业标准-邮电通信 |
| YD/T 4692-2024 规范/规程 |
Privacy Computing Federated Learning Product Performance Requirements and Testing Methods
参与方 |
2023-03-29 行业标准-邮电通信 |
| YD/T 4987-2024 规范标准 |
Telcom Network and Internet Federated Learning Technology Requirements and Test Methods
|
2024-10-24 行业标准-邮电通信 |
| YD/T 6871-2026 指南标准 |
Guidelines for Joint Anti-Fraud Technical Services Based on Privacy-Preserving Computation
|
2026-04-15 行业标准-邮电通信 |
| YD/T 7116-2026 规范 |
人工智能 关键基础技术 面向边缘网络的端边云协同联邦学习技术要求 Artificial Intelligence Key Basic Technology Technical Requirements for Edge-Cloud Collaborative Federated Learning for Edge Networks
模型 |
2026-07-15 行业标准-邮电通信 |
| YD/T 7117-2026 规范 |
人工智能 关键基础技术 联邦学习协议及应用的安全技术要求及评测方法 Artificial Intelligence: Basic Key Technologies - Security Technical Requirements and Evaluation Methods for Federated Learning Protocols and Applications
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2026-07-15 行业标准-邮电通信 |
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