对抗训练提高模型韧性但成本高，随机平滑和形式验证有局限。投毒攻击影响性能，需要数据清洗和鲁棒性训练。隐私攻击威胁用户隐私，差分隐私提供保护但影响准确性。模型提取攻击需防范，设计安全AI系统仍需努力。

FedQV是一种新的聚合算法，用于增强联邦学习对投毒攻击的鲁棒性，并结合隐私保护机制。