联邦学习的安全挑战是指在分布式机器学习框架中，多个参与方在不共享原始数据的情况下协作训练模型时，所面临的一系列潜在风险，包括数据隐私泄露、模型中毒攻击、拜占庭故障以及通信安全威胁等。这些挑战源于数据的分散性、参与方的不可信性以及网络传输的不安全性，可能导致模型性能下降或用户敏感信息被暴露，从而破坏整个系统的完整性和可信度。
在AI产品开发的实际落地中，联邦学习被广泛应用于隐私敏感场景，如移动设备个性化推荐、医疗数据联合分析和金融风控模型训练。产品经理在设计和部署此类系统时，必须优先考虑安全机制，例如通过差分隐私添加噪声来保护数据、采用安全多方计算确保模型聚合的机密性、以及实施严格的参与方验证来防御恶意攻击，从而在保障用户隐私的同时提升模型的鲁棒性和商业价值。
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