在DFDG（Data-Free Dual-Generator Adversarial Distillation for One-Shot Federated Learning）中，保護隱私的同時提高其實用性是一個重要的挑戰。DFDG的核心在於生成合成數據以模擬客戶端的本地數據分佈，這可能會引發隱私洩露的風險。為了在保護隱私的同時提高DFDG的實用性，可以考慮以下幾個策略：
引入差分隱私技術：在生成合成數據的過程中，可以應用差分隱私（Differential Privacy, DP）技術，這樣即使生成的數據與客戶端的真實數據相似，也無法推斷出任何單個客戶端的具體數據。這可以通過在合成數據生成過程中添加噪聲來實現。
限制合成數據的可識別性：在設計生成器時，可以強調生成數據的多樣性和隨機性，確保生成的數據不會過於接近任何特定客戶端的數據特徵。這樣可以降低合成數據被用來推斷客戶端數據的風險。
使用統計信息而非原始數據：DFDG要求客戶端上傳標籤統計信息而非原始數據，這樣可以在不暴露具體數據的情況下，仍然能夠進行有效的模型訓練。這種方法可以在保護隱私的同時，保持模型的實用性。
強化合成數據的質量：通過改進生成器的訓練過程，確保生成的合成數據在質量上能夠有效模擬真實數據的分佈，這樣可以減少對真實數據的依賴，進一步提高DFDG的實用性。