联邦分析：只算「统计量」不集中原始数据——但保证仍系于 DP + 安全聚合
一句话摘要：联邦分析（federated analytics）是「不集中原始数据、只把统计量带出设备」的一类数据科学方法——设备各自 在本地数据上算局部量，靠安全聚合让服务器只看到合并后的总数、看不到任何单台设备的明细（Ramage & Mazzocchi, Google Research, 2020）；要发现「最频繁项」（heavy hitters）这类统计还要叠差分隐私（Zhu, Kairouz 等, AISTATS 2020；Bassily 等, NeurIPS 2017）。它和联邦学习是兄弟：那是训模型，这是算统计量。已落地：Google Pixel 的「Now Playing」歌曲流行度计数、Apple 的热门 emoji / 域名遥测都是生产用例。结论先行：「联邦」二字不自动等于私有——数据留本地只是起点，真正的隐私保证系于 DP 与安全聚合是否真做对；少了任一层，聚合结果与多轮查询仍会把个体抖出来。