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一、数据相关的问题

1. 类别不平衡（Class Imbalance）

• 表现：某些类别的样本在全局或局部极端稀少（如医疗中的罕见病）。

• 影响：模型偏向多数类，少数类识别率极低。

• 解决方案：

  • 客户端本地采用加权损失函数（如Focal Loss）；

  • 服务器端聚合时对少数类客户端加权（如基于类别频率调整权重）。

2. 标签噪声（Label Noise）

• 表现：客户端本地标注错误（如用户自行标注的图片标签不准确）。

• 影响：全局模型学习到错误规律。

• 解决方案：

  • 客户端本地训练时加入噪声鲁棒性方法（如标签平滑、Co-teaching）；

  • 服务器端检测异常梯度并过滤（如基于梯度相似性的客户端筛选）。

3. 特征缺失（Feature Missing）

• 表现：不同客户端的特征空间不一致（如传感器设备采集的维度不同）。

• 影响：无法直接聚合模型。

• 解决方案：

  • 纵向联邦学习：仅聚合重叠样本的特征（如通过安全多方计算）；

  • 特征对齐：使用生成对抗网络（GAN）补全缺失特征。

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二、系统相关的问题

1. 客户端异构性（Client Heterogeneity）

• 表现：

  • 计算能力差异：手机、服务器等设备算力不同；

  • 通信不稳定：部分客户端频繁掉线。

• 影响：训练延迟或失败。

• 解决方案：

  • 异步联邦学习：允许客户端延迟更新；

  • 动态客户端选择：优先选择高算力、稳定的节点（如基于资源预测的调度）。

2. 通信瓶颈（Communication Overhead）

• 表现：模型参数量大（如BERT），上传/下载耗时。

• 影响：训练效率低下。

• 解决方案：

  • 模型压缩：梯度量化（如1-bit SGD）、知识蒸馏；

  • 局部更新：减少通信频率（如客户端多轮本地训练后再上传）。

3. ** straggler 问题（慢客户端）**

• 表现：部分客户端因资源限制训练速度极慢。

• 影响：拖累整体训练进度。

• 解决方案：

  • 截止时间（Deadline）：丢弃超时未响应的客户端；

  • 弹性聚合：允许部分客户端参与（如FedBuff缓冲异步更新）。

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三、隐私与安全相关的问题

1. 隐私泄露（Privacy Leakage）

• 表现：通过梯度反推原始数据（如深度泄漏攻击）。

• 影响：违反GDPR等隐私法规。

• 解决方案：

  • 差分隐私（DP）：在梯度中添加噪声；

  • 安全聚合（Secure Aggregation）：多方计算（MPC）掩盖单个客户端梯度。

2. 投毒攻击（Poisoning Attacks）

• 表现：恶意客户端上传伪造梯度（如标签翻转攻击）。

• 影响：全局模型性能下降或被控制。

• 解决方案：

  • 鲁棒聚合算法：如Krum、Median-based聚合；

  • 客户端声誉机制：基于历史行为动态调整权重。

3. 模型窃取（Model Stealing）

• 表现：攻击者通过反复查询全局模型窃取知识。

• 影响：模型知识产权流失。

• 解决方案：

  • 模型水印：在模型中嵌入隐藏标记；

  • 访问控制：限制客户端的查询次数。

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四、其他挑战

1. 冷启动问题（Cold Start）

• 表现：新客户端加入时数据不足。

• 解决方案：

  • 元学习（Meta-FL）：利用全局模型快速适配新客户端；

  • 迁移学习：预训练模型 + 本地微调。

2. 多模态数据（Multimodal Data）

• 表现：客户端数据模态不同（如文本、图像、传感器数据混合）。

• 解决方案：

  • 模态对齐：跨模态表示学习（如CLIP风格模型）；

  • 分层联邦：不同模态单独训练，高层融合。

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五、实际案例与解决方法

案例1：医疗联邦学习中的特征缺失

• 问题：医院A有MRI影像，医院B仅有病理报告。

• 解决：

  1. 使用纵向联邦学习框架（如FATE）；

  2. 对重叠患者样本进行隐私保护的特征对齐（如同态加密）。

案例2：物联网设备中的客户端异构性

• 问题：智能手表计算能力弱，训练延迟高。

• 解决：

  1. 轻量化模型：MobileNet替代ResNet；

  2. 异步训练：手表本地训练完成后随时上传。