该文综述联邦学习中的隐私攻击研究：TGIAs-RO利用多重时间梯度提升梯度反演重构；CGI可从聚合全局模型恢复训练样本并规避鲁棒聚合；研究评估防御机制，发现组合防御更有效；预训练生成模型可泄露隐私；PI-SBA实现隐蔽后门攻击；Patch-MI与Plug & Play改进模型反演；基于GAN的方法提升攻击成功率，并提出隐私保护图像分布共享方案。