本文探讨了联邦学习中的客户隐私泄漏攻击，提出了评估框架和缓解策略。研究发现，攻击者可以通过分析共享参数重构私有数据，并评估了不同超参数和攻击算法对攻击效果的影响。实验结果表明，适当组合现有防御机制能够有效抵御攻击，强调了重新设计隐私保护机制的重要性。