연방 학습(FL)은 데이터 프라이버시 문제를 해결하기 위한 새로운 패러다임이지만, 다양한 목표(효용성, 효율성, 보안 및 프라이버시)를 달성하기 위한 종합적인 평가가 필요하다. 이 논문에서는 FL 평가의 주요 목표와 측정 지표를 소개하고, FedEval이라는 표준화된 평가 프레임워크를 제안한다.
