是的，除了PEFL系統，其他聯邦學習框架也存在類似的隱私問題。以下是一些常見的隱私漏洞：
模型反演攻擊：許多聯邦學習框架在聚合模型更新時，可能會遭受模型反演攻擊，攻擊者可以通過觀察模型的輸出來推斷用戶的私有數據。
梯度洩漏：在某些框架中，梯度更新的過程可能會導致用戶的私有信息洩漏。攻擊者可以通過分析聚合的梯度來重建用戶的訓練數據，這在多個聯邦學習系統中都是一個潛在的風險。
不當的隨機化技術：一些框架可能使用不當的隨機化技術，導致用戶的梯度信息被洩漏。例如，使用相同的隨機填充或不夠強的加密技術，可能會使得攻擊者能夠推斷出用戶的私有信息。
不安全的數據傳輸：在數據傳輸過程中，如果沒有適當的加密措施，數據可能會被攔截，導致用戶的私有信息洩漏。
因此，研究者和開發者在設計聯邦學習框架時，必須充分考慮這些潛在的隱私問題，並採取相應的措施來加強系統的安全性。