由于它们基于分布式网络,因此FL应用程序必须解决潜在的攻击风险或众多工作人员的失败。 对联合学习环境的攻击可能采取不同的形式。 通过更改用于训练ML模型的数据或更改模型本身,攻击者可能发起攻击,有可能危害全局模型。 参与者或服务器也可以尝试通过接收到的模型更新来推断其他工作者的数据。 相反,故障是非恶意的,但也会对FL过程的执行产生不利影响。 在分布式环境中,网络不可靠,工作人员有限的可用性,React迟钝或辍学是更为普遍的问题,因此FL设计应设计为对这些威胁具有鲁棒性。