本研究探讨了联邦学习算法在防御窃听攻击中的保护能力，重点关注客户端模型的安全性。分析了客户端选择概率、局部目标函数、服务器聚合及窃听者能力对保护水平的影响，并通过实验验证了模型的准确性。同时，与基于差分隐私的方法进行了比较，指出其局限性。

本研究分析了人工智能在社会安全中的挑战与机遇，探讨了影响AI系统威胁与保护能力的关键因素，为后续研究奠定基础。