在FedIT-U2S中引入更多的隱私保護機制，可以考慮以下幾個方面：
數據加密：在數據傳輸和存儲過程中，使用加密技術來保護客戶的原始數據和生成的數據。這樣即使數據被攔截，也無法被未經授權的第三方解讀。
差分隱私技術：在生成數據的過程中，應用差分隱私技術，通過添加噪聲來保護個體數據的隱私。這樣可以在不暴露客戶數據的情況下，仍然能夠從數據中學習有用的模式。
本地計算：盡可能在客戶端進行計算，僅將必要的模型參數或梯度信息發送到伺服器，這樣可以減少對原始數據的依賴，進一步保護客戶的隱私。
隱私保護的模型聚合：在聯邦學習過程中，使用隱私保護的聚合算法，確保在聚合模型參數時不會洩露任何客戶的私有信息。