本研究提出了一种分布式矩阵机制，解决局部差分隐私中的隐私效用权衡问题。通过安全加密协议传递敏感值，实验结果表明该机制在隐私效用平衡上优于传统方法，且开销较小。

本研究解决了个性化联邦学习中模型校准困难的问题，特别是在参与客户端拥有小型本地数据集的情况下。提出了一种新的方法LR-BPFL，通过学习全局确定性模型和个性化低秩贝叶斯修正，结合自适应秩选择机制，显著提高了模型的校准性和准确性，降低了计算和内存需求。

本研究针对联邦学习过程中高度异构数据分布的问题，提出了基于新分类法的聚类联邦学习（CFL）性能评估。通过分析三种图像分类数据集，研究发现现有的CFL算法在不同异构场景中的表现差异，旨在加深对CFL表现与数据异构性之间关系的理解。

本文介绍了一种OSC-FSKD方法，旨在解决低轨道卫星数据处理中的传输限制和非独立同分布问题。研究显示，该方法在多个数据集上的准确性优于现有的联邦学习方法，展现了在物联网中处理卫星数据的新潜力。

本研究利用联邦学习在智能手机上检测抑郁症，解决了社交媒体信息分析中的隐私问题。通过训练三种神经网络，结果显示联邦模型性能与集中模型相当，展示了在边缘设备上进行心理健康预测的潜力。

研究分析了联邦学习在通信噪声下的表现。结果表明，为保持收敛性，模型传输的信噪比需随通信轮数平方增长，而模型差分传输不受影响。关键在于随机梯度下降能容忍非主导通信噪声。

该研究提出FedDistr算法，通过扩散模型解耦和恢复客户端数据分布，实现高效的单轮通信联邦学习。实验表明，FedDistr提高了模型效用和效率，并确保隐私，优于传统方法。

本研究提出FedCAP框架，解决联邦学习中的数据不独立同分布和拜占庭攻击问题。通过模型更新校准和定制聚合规则，促进相似客户端协作，抑制恶意客户端。实验结果显示FedCAP具有优异的鲁棒性。

本研究解决了联邦学习中梯度泄露的安全问题，提出了一种新颖的防护方法"AdaDefense"。该方法通过替代实际局部梯度进行全局聚合，有效防止信息泄露，并保持模型性能基本不变。研究结果显示，该方法在保证模型完整性的同时，增强了联邦学习的隐私保护能力。

研究探讨了扩散模型在一次性联邦学习中的有效性，证明其在处理数据异构性和提升性能方面的作用。比较了其在差分隐私下的效用，并提出傅里叶幅度过滤方法以提高生成样本质量。