在實際的分散式學習場景中，設計更強大的防禦機制以抵禦使用者層級的梯度反轉攻擊可以考慮以下幾個方面：
梯度加密：在傳輸梯度之前，對梯度進行加密處理，這樣即使攻擊者獲得了加密的梯度，也無法直接進行反轉攻擊。可以使用同態加密或其他加密技術來保護梯度的隱私。
差分隱私：在計算梯度時引入差分隱私技術，通過添加噪聲來保護用戶的私人信息。這樣可以在一定程度上減少攻擊者從梯度中恢復私人數據的能力。
梯度剪裁：對梯度進行剪裁，限制其範圍，這樣可以減少攻擊者從梯度中提取有用信息的可能性。這種方法可以有效降低梯度反轉攻擊的成功率。
使用安全聚合：在分散式學習中，使用安全聚合技術來確保用戶的梯度在聚合過程中不會洩露個人信息。這可以通過多方計算或其他安全協議來實現。
模型的隨機化：在模型訓練過程中引入隨機化技術，這樣可以使得每次訓練的梯度都具有一定的隨機性，從而增加攻擊者的困難度。