本论文研究了SecAgg的隐私影响，通过一种攻击方式评估了SecAgg的成功概率，并揭示了其提供的局部差分隐私保证较弱。研究发现在联邦学习中需要额外的隐私增强机制。

本论文研究了SecAgg的隐私影响，通过攻击方式评估了该攻击的成功概率，并量化了SecAgg提供的局部差分隐私保证。结果显示SecAgg在成员推断攻击方面提供了较弱的隐私，因此在联邦学习中需要额外的隐私增强机制。