연합학습에서 독성 공격에 대한 방어를 위한 사분면 투표 기반 새로운 집계 알고리즘

연합학습에서 독성 공격에 취약한 기존 집계 방식의 문제점을 해결하기 위해 사분면 투표 기반의 새로운 집계 알고리즘 FEDQV를 제안한다. FEDQV는 진실성 있는 메커니즘으로, 기존 방식과 유사한 수렴 속도를 보이면서도 독성 공격에 대한 강건성이 크게 향상된다.