يشير التعلم الموحد إلى نموذج رائد للتعلم الآلي الموزع ، مما يضمن تدريب النماذج دون المساس بخصوصية البيانات المحلية دون مشاركتها لضمان مدى دقة فاعلية النماذج .مما يوفر طريقة لتغذية تطبيقات تعلم الالة الجديدة.وعلى الرغم من تطورها، يواجه التعلم الموحد بعض التحديات، بما في ذلك المخاوف بشأن التسرب المباشر للبيانات، وإمكانية المساس بخصوصية بنية النموذج، والتكلفة المرتبطة بالاتصال والتواصل. تعرض هذه الورقة دراسة متعمقة للتعلم الموحد ، وتصنيفها وفقا لتنسيقات تقسيم البيانات مثل التعلم الموحد الأفقي، والتعلم الموحد العمودي، والتعلم بالنقل الموحد. يتم تقديم فحص شامل لنماذج التعلم الموحد المتوفره عنه، مع تسليط الضوء على الحاجة إلى دمج حماية قوية للخصوصية والأمن داخل الأطر الخاصه به والتركيز على الصعوبات الكامنة في هذه النماذج. تم مناقشة الأبحاث السابقة للتعلم الموحد ،وعن كيفية دمج تقنيات الأمان لتحسين الفعالية العامة لأنظمته. ومن خلال توحيد المعرفة الحالية، تعرض الورقة الاتجاهات المستقبلية فى البحث، وتسليط الضوء على الحلول الممكنة لتخفيف التحديات وتعزيز التعلم الموحد الذي يحافظ على الخصوصية.