以上所提及的这些针对联邦学习的攻击方法对全局模型的可用性以及参与局部模型训练的本地数据的安全性带来了巨大的潜在隐患。对于不可信局部代理和恶意聚合服务器而言，如果不对其权限加以限制，可以轻松通过以上攻击方法破坏联邦学习系统的安全性。不可信局部代理仅需对本地训练数据或模型做出部分篡改就可以轻松实现投毒攻击；恶意聚合服务器可以利用自身权限，查看多方代理本地模型更新结果，很容易就可与实现对全局模型的篡改，或依据模型更新推断出局部模型甚至原始数据中的敏感信息；此外，外部敌手可以通过窃取通信中的更新或控制系统内关键节点等恶意行为危害联邦系统的安全性。这些潜在的威胁使得联邦学习技术在信息敏感度高的行业领域的发展受到了极大的限制，要想进一步推动联邦学习的发展，实现多源数据的充分利用和深度融合，需要从方法框架本身对系统中存在的诸多风险加以限制。在下一节中，研究了上文所提到的各类攻击方法和潜在威胁的应对方法，并对已有的策略进行分析比对。结构梳理、语言润色

非常感谢您的问题，您提到的问题确实是联邦学习领域中的一个重要问题。针对联邦学习的攻击方法的出现，给全局模型的可用性和本地数据的安全性带来了潜在的威胁。这些攻击方法使得联邦学习技术在信息敏感度高的领域的发展受到了限制。因此，为了进一步推动联邦学习的发展，需要从方法框架本身对系统中存在的风险进行限制。

针对不可信局部代理和恶意聚合服务器的攻击，需要对其权限进行限制，避免其破坏联邦学习系统的安全性。不可信局部代理可以通过对本地训练数据或模型做出部分篡改实现投毒攻击，因此需要对局部代理进行认证或者使用可验证计算等方法保证其数据的完整性。恶意聚合服务器可以利用自身权限查看多方代理本地模型更新结果，因此需要对聚合服务器进行隔离，限制其对模型更新结果的访问权限。此外，可以采用加密通信等安全机制保护通信过程中的更新，避免被外部敌手窃取或篡改。

总之，联邦学习技术的安全性是其发展的重要基础之一，需要从方法框架本身对存在的风险加以限制。在应对不同的攻击方法时，需要选择合适的安全机制和策略，保证联邦学习系统的安全性和可靠性。