Split Learningにおけるプライバシー保護の限界は、Feature-Space Hijacking Attack（FSHA）やVisual Invertibility Inference Attack（VIIA）などの攻撃によって生じます。FSHAでは、悪意のあるサーバーが学習タスクを改ざんし、特定の目標機能空間にモデルを誘導することで、プライバシーが侵害されます。一方、VIIAでは、サーバーが受信した中間データを利用して、元の生データサンプルの特性や真のラベルを推測することでプライバシーが漏洩します。これらの攻撃に対処するためには、データのプライバシー保護と機密性の確保が重要です。