在聯邦學習的後續輪次中，SLSIA的性能可能會受到影響，主要原因如下：
模型聚合的影響：隨著多輪的模型更新和聚合，來自不同客戶端的數據會混合，這可能會導致模型對於特定主體的特徵學習變得模糊，從而降低SLSIA的準確性。
數據分佈的變化：如果後續輪次中客戶端的數據分佈發生變化，特別是當某些客戶端開始使用來自目標主體的數據時，這可能會影響模型的嵌入特徵，進而影響攻擊的效果。
為了應對這些挑戰，可以考慮以下策略：
在每一輪中進行攻擊：在每一輪的聯邦學習中重複執行SLSIA，這樣可以及時捕捉到模型的變化和數據的更新，從而提高攻擊的準確性。
使用增量學習：在每一輪中，根據新的數據和模型更新進行增量學習，這樣可以使攻擊模型更好地適應新的數據特徵。
監控模型性能：持續監控模型在不同輪次中的性能變化，根據性能指標調整攻擊策略，以保持高效的攻擊效果。