本研究提出了一种基于条件生成对抗网络的防御框架，旨在应对联邦学习中的中毒攻击，通过生成合成数据验证客户端更新，显著提升真实阳性率和阴性率，从而增强系统安全性。

本研究探讨了定向清洁标签中毒攻击的泛化问题，提出了一种新攻击方法，利用模型梯度的方向和幅度，成功率提高了20.95%，优于传统方法。

MISA是一种新型中毒攻击，通过污染模型的顶部和底部导致全局模型失调，降低准确率。该攻击揭示了Split Federated Learning的漏洞，对其鲁棒性构成挑战。实验证明MISA对Split Federated Learning构成重大威胁，需要引起学术界和工业界的重视。