FedMD-CG的隱私保護機制可以擴展到保護模型超參數和中間層輸出的隱私。具體而言：
保護模型超參數：可以通過加密技術或差分隱私技術來保護模型的超參數。在聯邦學習過程中，客戶端可以在本地計算超參數的更新，然後將加密的更新發送到服務器，這樣可以防止潛在的攻擊者通過分析超參數來推斷客戶端的私有數據。
保護中間層輸出：FedMD-CG可以通過設計新的隱私保護損失函數來保護中間層的輸出。這些損失函數可以強調中間層輸出的隱私性，並在訓練過程中引入噪聲或隨機化技術，以防止中間層輸出被重建或推斷。
總之，FedMD-CG的隱私保護機制具有良好的擴展性，可以應用於更廣泛的隱私保護需求，從而進一步增強聯邦學習的安全性和可靠性。