联邦学习（Federated Learning，FL）是一种分布式机器学习技术，它允许多个设备在不共享数据的情况下进行协同学习。在这种模式下，每个设备只与服务器通信，而无需向其他设备发送自己的数据。这种技术可以保护用户的隐私，因为它避免了数据的全局传输。
Google浏览器的隐私保护技术基于联邦学习。在Google Chrome中，有一个名为“联邦学习”的扩展程序，它允许用户选择是否参与联邦学习实验。如果用户选择参与，那么他们的浏览历史、搜索记录等个人信息将被加密并与其他用户的数据一起传输到服务器。然后，服务器会使用这些数据来训练一个模型，该模型可以在不泄露任何个人数据的情况下预测用户的下一个动作。
这种技术的好处是，用户可以控制自己的数据如何被使用，并且可以保护自己的隐私。然而，这也带来了一些挑战，例如需要确保服务器的安全性，以及如何处理大量的数据和模型。