本文综述了联邦学习中涉及的安全与隐私问题，并总结了现有的解决方案和技术手段，为研究者提供参考。
联邦学习是一种分布式机器学习技术，允许多个设备或服务器共同协作以改进模型性能而无需直接分享各自的数据集。这种机制尤其适合于需要保护用户数据隐私的场景。
在联邦学习框架中，通常有一个中央服务器负责协调参与方的模型训练过程。各个参与方只与这个中心服务器通信，上传更新后的模型参数或将接受来自其他设备或服务器的更新信息，并不会交换原始数据。这使得联邦学习能够在保证用户隐私的同时利用分布式计算资源的优势。
尽管联邦学习在保护隐私方面具有一定的优势，但它仍然面临着一系列的安全和隐私威胁。内部恶意实体可能会发起攻击，例如通过提交虚假的数据或参数破坏模型性能；或者尝试从其他参与者的更新中窃取私有数据。这些攻击行为可以分为不同的类型：模型污染、模型窃取及反向工程等。
联邦学习体系结构本身也可能存在安全漏洞和隐私风险。这些问题可能出现在通信过程、存储环节或是本地计算过程中，如传输中的数据被截获或篡改；或者在训练时遭受恶意软件的监视记录。这些安全隐患可能会导致系统受到攻击者利用，并对参与者的隐私造成威胁。
针对上述挑战，研究者已经提出了一些防御方案：差分隐私技术通过向模型更新中添加噪声来保护个体信息的安全性；同态加密则允许直接处理加密数据而不必先解密；安全多方计算（SMPC）使各方可以在不分享私有数据的情况下共同完成特定的计算任务。这些方法有助于提高联邦学习系统的安全性。
尽管如此，如何有效防止内部恶意实体发起攻击以及弥补架构中的潜在漏洞仍然是该领域的重要研究内容。通过深入分析挑战并开发更加有效的保护机制，将促进联邦学习技术的发展和应用推广。未来的研究方向可能包括进一步优化差分隐私的实用性和同态加密及SMPC方案的效率，并在复杂多变的应用环境中测试验证这些防御措施的有效性。
5星
