该文综述去中心化联邦学习的安全与隐私研究，涵盖投毒、后门、成员推断、生成对抗网络及差分隐私等攻击，涉及聚合器与参与者威胁，梳理防御机制、可信度与可验证性，并指出非独立同分布数据、高维和异构架构等训练挑战及未来方向。
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