在聯邦學習環境下，設計更加安全和隱私保護的序列推薦模型可以考慮以下幾個方面：
數據加密：在用戶端進行數據加密，確保即使在傳輸過程中，數據也不會被未經授權的第三方訪問。可以使用同態加密技術，使得在加密數據上進行計算成為可能。
差分隱私：引入差分隱私技術，在模型訓練過程中添加噪聲，以保護用戶的隱私。這樣可以在不泄露個人數據的情況下，仍然獲得有效的推薦結果。
安全多方計算：利用安全多方計算技術，允許多個用戶共同計算模型而不需要共享各自的數據，這樣可以進一步提高數據的隱私保護。
模型更新的匿名化：在模型更新過程中，對用戶的身份進行匿名化處理，確保模型更新不會洩露用戶的個人信息。
強化學習與隱私保護的結合：將強化學習技術應用於推薦系統中，通過學習用戶的行為模式來進行推薦，同時保護用戶的隱私，避免直接使用用戶的歷史數據。
通過這些策略，可以在聯邦學習環境中設計出更加安全和隱私保護的序列推薦模型，從而提高用戶的信任度和系統的整體安全性。