人工智能和深度学习算法正在高速发展，这些新兴技术在音视频识别、自然语言处理等领域已经得到了广泛应用。然而，近年来研究者发现，当前主流的人工智能模型中存在着诸多安全隐患，并且这些隐患会限制人工智能技术的进一步发展。因此，研究了人工智能模型中的数据安全与隐私保护问题。对于数据与隐私泄露问题，主要研究了基于模型输出的数据泄露问题和基于模型更新的数据泄露问题。

随着数据越来越多地存储在不同的筒仓中，社会越来越关注数据隐私问题，传统的人工智能(AI)模型集中训练正面临效率和隐私方面的挑战。最近，联邦学习(FL)作为一种替代解决方案出现，并在这种新的现实中继续蓬勃发展。现有的FL协议设计已经被证明对系统内外的对抗是脆弱的，危及数据隐私和系统的鲁棒性。

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