一見するとフェデレーテッドラーニングはシステム信頼性向上に貢献しますが、逆説的観点から考えることも重要です。例えば、「分散学習中でもセキュリティ面で十分保護されているか」という問題が挙げられます。各センサー間で交換される情報（モデル係数）自体が攻撃者に傍受・改ざん可能な場合、その影響は計り知れません。また、不正確なセンサーから提供された情報でも平均化処理を行うことで精度向上していく仕組みではありますが、「ゴミ入力」問題（Garbage In, Garbage Out）も存在します。すべての参加者（センサー）から得られた情報全体を盲目的に取り込むことで本来良好だった予測能力すら低下させてしまう可能性もある点を念頭に置く必要があります。