报告详细分析了联邦学习应用面临的主要安全威胁。这些威胁包括但不限于数据泄露、模型中毒、隐私攻击等。数据泄露是指参与方的敏感数据在联邦学习过程中可能被非法获取或滥用；模型中毒则是攻击者通过篡改本地数据或模型参数，影响全局模型的准确性和可靠性；隐私攻击则是利用联邦学习过程中的信息泄露，推断出参与方的敏感信息。

针对这些安全威胁，报告提出了相应的安全防范措施。首先，需要建立严格的数据访问控制和加密机制，确保参与方的数据在传输和存储过程中不被泄露。其次，采用模型审计和验证技术，对全局模型进行安全性和准确性的评估，防止模型中毒等攻击。此外，还需要加强隐私保护技术的研究和应用，如差分隐私、同态加密等，以进一步保护参与方的隐私信息。