本文提出了多种针对联邦学习安全威胁的防御策略，包括基于注意力机制的聚合方法、鲁棒聚合算法FedRA、FLShield框架和FLGuard方法。这些策略旨在有效抵御模型毒化和后门攻击，同时保护数据隐私。研究表明，这些方法在多个数据集上表现优异，显著提高了系统的鲁棒性和准确性。

本文提出了一种新框架，通过强大的检测模型，中央服务器能够识别并移除恶意模型更新，从而增强联邦学习对拜占庭攻击和模型毒化的防御能力。研究还探讨了基于注意力机制的聚合策略、蒸馏方法以解决灾难性遗忘问题，以及联邦持续学习系统的可扩展性和鲁棒性，确保数据隐私与安全。