Un team di ricercatori di Hong Kong ha reso pubblico un sistema denominato Lancelot, che rappresenta la prima realizzazione pratica di apprendimento federato, risultando al contempo protetto da attacchi di manomissione dei dati e da violazioni della riservatezza. L’apprendimento federato consente a più partecipanti (client) di addestrare congiuntamente un modello senza rivelare i dati di origine. Questo approccio è particolarmente importante in medicina e finanza, dove le informazioni personali sono strettamente regolamentate. Tuttavia, questi sistemi sono vulnerabili al data poisoning : un aggressore può caricare aggiornamenti falsi e distorcere i risultati. I metodi di apprendimento federato hanno parzialmente risolto questo problema scartando