यह शोधपत्र फ़ेडरेटेड लर्निंग (FL) में होने वाली ग्रेडिएंट लीकेज समस्या का एक नया परिप्रेक्ष्य और समाधान प्रस्तुत करता है। मौजूदा फ़ेडरेटेड लर्निंग निजी डेटा को स्थानीय रखते हुए केवल मॉडल ग्रेडिएंट साझा करके गोपनीयता बनाए रखती है। हालाँकि, ग्रेडिएंट में स्वयं संवेदनशील जानकारी हो सकती है, जिससे चिंताएँ बढ़ सकती हैं। यह शोधपत्र इस ग्रेडिएंट लीकेज समस्या का सैद्धांतिक विश्लेषण प्रस्तुत करता है और एक नई सुरक्षा तकनीक प्रस्तावित करता है जो एक निजी कुंजी-लॉकिंग मॉड्यूल का उपयोग करके मनमाने मॉडल संरचनाओं में ग्रेडिएंट लीकेज को रोकती है। प्रस्तावित विधि केवल लॉक किए गए ग्रेडिएंट साझा करके निजी डेटा पुनर्निर्माण को रोकती है, साथ ही मॉडल प्रदर्शन में गिरावट को न्यूनतम करती है। प्रस्तावित विधि की सुदृढ़ता विभिन्न मॉडलों और बेंचमार्क पर किए गए प्रयोगों के माध्यम से सत्यापित की गई है।